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申请/专利权人：北京理工新源信息科技有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于车辆行为大数据的重载货车出险预测方法及装置，本发明首先获取表征重载货车的静态属性、行为属性、以及重载货车对应的路网属性的重载货车历史数据集和历史保单数据集并构建特征数据集，进而通过PU‑Learning机器学习算法处理，得到初始样本集，可以实现可靠样本的挖掘，进而通过单因子分析方法和特征变换方法处理，可以提高样本质量。最后利用得到的目标样本集可以训练得到用于重载货车的出险预测的模型，提升了模型效果，实现了车辆出险专业、系统的分析预测。
主权项：1.一种基于车辆行为大数据的重载货车出险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取重载货车历史数据集和历史保单数据集，所述重载货车历史数据集表征重载货车的静态属性、行为属性、以及所述重载货车对应的路网属性；基于所述重载货车历史数据集和所述历史保单数据集构建特征数据集；将所述特征数据集经过PU-Learning机器学习算法处理，得到初始样本集；将所述初始样本集经过单因子分析方法和特征变换方法处理，得到目标样本集；利用LightGBM模型对所述目标样本集进行训练，得到重载货车出险预测模型；获取待预测重载货车的实际数据集和实际保单数据，并将所述实际数据集和所述实际保单数据输入所述重载货车出险预测模型，得到所述待预测重载货车的出险预测结果。
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权利要求：
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