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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种信用预测模型的训练方法及装置、信用预测方法及装置，以及实现上述方法的计算机存储介质和电子设备。其中，该训练方法包括：获取包含时间点的训练样本，并将所述训练样本输入信用预测模型；对所述训练样本进行特征衍生处理，得到包含时间点的衍生特征；根据所述衍生特征与所述衍生特征的时间点计算所述特征衍生处理过程中的时序损失函数值；根据所述时序损失函数值确定所述信用预测模型的目标函数值，以根据所述目标函数值对所述信用预测模型进行训练。本技术方案能够提升信用预测模型的时序稳定性以及预测准确度。
主权项：1.一种信用预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含时间点的训练样本，并将所述训练样本输入信用预测模型；其中，所述获取包含时间点的训练样本，包括：获取预测对象的行为数据，以及获取所述行为数据的生成时间点，得到包含时间点的行为数据；确定对所述预测对象的信用等级信息，并根据所述信用等级对所述包含时间点的行为数据进行标注，得到由包含时间点的训练样本组成的训练集；对所述训练样本进行特征衍生处理，得到包含时间点的衍生特征；所述衍生特征是用于预测所述预测对象的信用等级信息的特征；根据所述衍生特征与所述衍生特征的时间点计算所述特征衍生处理过程中的时序损失函数值；对所述衍生特征进行分类处理得到分类结果，根据所述分类结果确定所述信用预测模型的分类损失函数值；结合所述时序损失函数值和所述分类损失函数值确定所述信用预测模型的目标函数值，以根据所述目标函数值对所述信用预测模型进行训练；其中，所述根据所述衍生特征与所述衍生特征的时间点计算所述特征衍生处理过程中的时序损失函数值，包括：获取目标衍生特征，以及获取所述目标衍生特征的生成时间点；计算所述目标衍生特征和所述目标衍生特征的生成时间点的互信息，得到所述特征衍生处理过程中的时序损失函数值。
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百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 信用预测模型的训练方法、预测方法及装置、介质和设备
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