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申请/专利权人：指增(上海)科技有限责任公司
摘要：本申请提供一种训练方法、支付路由选取方法、系统、电子设备及介质，所述训练方法包括：获取各可用支付渠道的历史数据形成样品数据集；所述历史数据包括各所述可用支付渠道的支付风险、费用和成功率；基于所述样品数据集通过抽样放回的方法，进行若干次抽取，获得若干个训练数据集；对各所述训练数据集进行基尼指数比对，选出最优特征；所选最优特征为所述训练数据集中的关键特征指标；对所述最优特征进行分支处理，得到各所述训练数据集经分支处理后的决策树；基于各所述训练数据集的决策树形成随机森林模型。本申请能够帮助企业动态地选择支付渠道进行路由，降低支付成本和风险，减少人工维护工作量。
主权项：1.一种支付模型训练方法，其特征在于，所述支付模型训练方法包括：获取各可用支付渠道的历史数据形成样品数据集；所述历史数据包括各所述可用支付渠道的支付风险、费用和成功率；所述样品数据集包括若干个样本，每个样本对应不同的所述可用支付渠道的支付风险、费用和成功率的值；基于所述样品数据集通过抽样放回的方法，进行若干次抽取，获得若干个训练数据集；对各所述训练数据集进行基尼指数比对，选出最优特征；所选最优特征为所述训练数据集中的关键特征指标；对所述训练数据集进行若干次抽取，获得若干个训练特征子集；计算各所述训练特征子集的基尼指数；选取基尼指数最小的所述训练特征子集对应的特征作为最优特征；对所述最优特征进行分支处理，得到各所述训练数据集经分支处理后的决策树；计算各所述训练特征子集对应特征的所有可能的切分点；基于各所述训练特征子集的基尼指数和各所述训练特征子集对应特征的所有可能的切分点，选取基尼指数最小的特征对应的切分点作为最优切分点；将所选的最优特征与最优切分点作为根节点衍生的两个子节点，进一步将剩余的特征分配到上述两个子节点中，实现分支处理，得到各所述训练数据集经分支处理后的决策树；基于各所述训练数据集的决策树形成随机森林模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 指增(上海)科技有限责任公司 训练方法、支付路由选取方法、系统、电子设备及介质
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