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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种业务模型训练及在线更新的方法、装置，用于训练及更新梯度提升树架构下的业务模型。业务模型可以包括若干基学习器，业务模型更新的方法可以包括离线更新和在线更新两部分。在离线训练业务模型时，采用基于梯度提升树逐次增加基学习器数量的训练构思，对于用于拟合残差的新增基学习器，通过梯度的正交分解使其仅拟合与已知基学习器相关性较小的分量，在线上预测阶段，可以利用流数据更新各个基学习器的权重系数，并检测是否需要增加新的基学习器。该实施方式为梯度提升树下的模型的线上更新提供有效的解决方案。
主权项：1.一种业务模型训练方法，所述业务模型为若干基学习器的加权形式，所述方法包括多个增加基学习器的训练周期，在单个训练周期：获取各个训练样本，单个训练样本对应有业务特征、业务目标值，以及经由当前业务模型处理所述业务特征得到的预测值；确定当前业务模型在各个训练样本上的第一梯度向量，所述第一梯度向量的单个元素对应基于单个训练样本确定的梯度；针对当前业务模型中的各个基学习器，分别进行所述第一梯度向量的正交分解，以通过与各个基向量垂直的梯度分量更新所述第一梯度向量，单个基向量由相应的单个基学习器针对各个训练样本的预测值构成；以最小化根据更新后的第一梯度向量确定的残差为目标，得到新的基学习器及其权重，从而更新所述当前业务模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 业务模型训练及在线更新的方法、装置
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