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摘要：本申请提供了一种分类模型训练方法、分类方法、装置和设备。该分类模型训练方法包括：响应于训练指令，基于预先建立的风险文本集计算至少一个样本对象对应的交互风险指标值；根据各交互风险指标值，将样本对象划分为预设数量个集群；基于样本对象的原始特征信息进行所有样本对象的群体关联，得到各样本对象对应的优化特征信息；原始特征信息为预先采集得到；将携带有样本对象所在集群对应集群标签的优化特征信息输入初始的集成分类模型，得到训练完成的集成分类模型。本申请的方法能够丰富用于描述样本对象的特征，使得最终训练得到的集成分类模型的预测结果更准确。
主权项：1.一种分类模型训练方法，其特征在于，包括:响应于训练指令，基于预先建立的风险文本集计算至少一个样本对象对应的交互风险指标值；根据各所述交互风险指标值，将所述样本对象划分为预设数量个集群；基于所述样本对象的原始特征信息进行所有所述样本对象的群体关联，得到各所述样本对象对应的优化特征信息；所述原始特征信息为预先采集得到；将携带有所述样本对象所在集群对应集群标签的优化特征信息输入初始的集成分类模型，得到训练完成的集成分类模型。
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百度查询： 海通证券股份有限公司 分类模型训练方法、分类方法、装置和设备
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