CN110533182B 一种数据处理方法及装置 （北京三快在线科技有限公司）

A,2018.07.31A,2022.05.27A,2019.05.14A,2017.10.03A,2021.04.022将所述目标数据的特征输入预估模型，得到所述目标数据在指定维根据所述预估误差值对所述预估属性值进行补偿，得到最终属性根据所述最终属性值，对所述目标数据进行处理，所述对所述对外卖订单进行调度规划；根据预设的各误差区间与各补偿权重的对应关系，确定所述预估将所述历史数据的特征输入待训练的预估模型，得到所述历史数据根据所述待优化预估属性值以及所述历史数据在指定维度确定所述实际误差值的平方与所述待优化预估误差根据针对每个系数确定出的准确度，在预设的各系数中，选择准确所述目标数据在指定维度上的属性值包括：所述订单对应的配送物提3预估模块，用于将所述目标数据的特征输入预估模型，得到所述目标进行处理包括对外卖订单进行调度规划；根据预设的各误差区间与各补偿权重的对应关系，确定所述预估将所述历史数据的特征输入待训练的预估模型，得到所述历史数据根据所述待优化预估属性值以及所述历史数据在指定维度确定所述实际误差值的平方与所述待优化预估误差根据针对每个系数确定出的准确度，在预设的各系数中，选择准确4机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-2任一5.一种电子设备，包括存储器、处理器及5包括梯度迭代决策树(GradientBoostingDecisionTree，GBDT)或极端梯度提升678的属性值以外，还可用于预估上述预估模型所输出的预估属性值的误差值(下文称为预估取到的外卖订单数据的特征输入预估模型，即可得到预估供货准备时间以及预估误差值，9[0078]y=j+k(⃞)*(1)[0081]y=j*G(2)[0082]采用上述公式(2)进行补偿时，上述预先训练的预估模型则是以预估误差值是实的最终属性值相比于预估属性值更加接近实际属性值的任何补偿方法均在本说明书的保[0089]S304：根据所述待优化预估属性值以及所述历史数据在指定维度上的实际属性[0093]j=f(x,9)(3)n)(4)[0098]进一步的，确定所述实际误差值的平方与所述待优化预估误确定所述待优化预估误差值的平方的对数；根据所述比值与所述对数，确定损失，损失L($,6)如公式(5)所示。[0103]由于在公式(5)中，所述的预估模型以实际属性值与预估属性值的差值为预估误迭代训练的效果不明显，故增加指定系数与待优化预估误差值的乘积作为损失的[0121]基于图1所示的数据处理方法，本说明书实施例还对应提供一种数据处理装置结[0136]基于图1所示的数据处理方法，本说明书实施例还提出了图5所示的对应于图1的或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(ProgrammableLogicDevice,PLD)(例如现场可编程门阵列(FieldProgrammableGate而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(AdvancedBooleanExpressionLanguage)、AHDL(AlteraHardwareDescription(JavaHardwareDescriptionLanguage)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardwareDescriptionLanguage)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0144]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一可以位于包括存储设备在内