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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了基于样本特征的有向关联关系的随机森林训练方法及随机森林训练装置。在该随机森林训练方法中，基于经过打标的多个训练样本进行针对样本特征的结构学习，得到由该多个训练样本的样本特征以及样本标记作为节点构成的DAG；根据DAG中的样本标记节点从DAG中抽取由样本特征节点构成的有向关联路径，该有向关联路径中的各个样本特征节点按序有向连接；基于所抽取的有向关联路径来训练决策树；以及基于训练得到的决策树构建随机森林。
主权项：1.一种基于样本特征的有向关联关系的随机森林训练方法，包括：基于经过打标的多个训练样本进行针对样本特征的结构学习，得到由所述多个训练样本的样本特征以及样本标记作为节点构成的DAG；根据所述DAG中的样本标记节点从所述DAG中抽取由样本特征节点构成的有向关联路径，所述有向关联路径中的各个样本特征节点按序有向连接；基于所抽取的有向关联路径来训练决策树；以及基于训练得到的决策树构建随机森林，其中，基于所抽取的有向关联路径来训练决策树包括：针对每个有向关联路径，按照以下方式进行训练：按照该有向关联路径中各个样本特征节点的顺序，依次在各个决策树结构层，基于该决策树结构层对应的样本特征以及待处理的训练样本群体对该决策树结构层对应的样本特征节点所具有的特征属性进行划分，以得到属于该决策树结构层的具有所划分的特征属性的分类属性结点，其中，所述各个样本特征节点与对应训练出的决策树的决策树结构层一一对应；以及基于各个决策树结构层的分类属性结点构建该有向关联路径对应的决策树，其中，所述训练样本包括反欺诈场景下的交易数据，以及所述训练样本的样本特征包括交易金额、当天交易金额、当天交易笔数、最近n天平均交易金额、最近n天平均交易笔数和风险分。
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