已购车用户识别模型构建方法及识别方法

摘要

本发明公开了一种已购车用户识别模型构建方法及识别方法，本发明针对已购车用户特征维度高，数据量大，为了保证特征信息最大化的同时降低训练复杂度，引入了特征分层处理思想，并利用了xgboost训练属性重要性分数来进行特征选择，达到了数据降维的目的，构建基于xgboost的学习模型动态特征提取，其次考虑特征的全面性，构建特征组合来提升分类的效果。针对xgboost参数的调优，利用pso的全局搜索以及记忆特点来弥补xgboost算法多个参数调优收敛速度慢，易陷入局部最优解和正确率波动大的缺陷，并应用最优参数组合来构建基于pso_xgb的已购车用户识别模型对已购车用户特征进行训练，提升了模型的准确度。