基于神经网络和树模型的人员甄选方法、装置及设备

摘要

本发明公开了基于神经网络和树模型的人员甄选方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术，若接收到用户端上传的待分析用户数据集，获取所述待分析用户数据集中每一待分析用户数据对应的当前维度划分数据子集，将每一待分析用户数据对应各当前维度划分数据子集转化为对应的输入向量集，并将输入向量集分别输入至梯度提升决策树模型、卷积神经网络、第一LightGBM模型、第二LightGBM模型进行运算，得到与待分析用户数据集中每一待分析用户数据分别对应的综合预测结果集，有助于对采集到的数据进行加工和分析，全方位地对候选人的特征进行计算和筛选，对合格的代理人进行多维度画像，提高了数据利用率。