基于类内分组来增强检索特征的表格数据预测方法及装置

本公开提供了一种基于类内分组来增强检索特征的表格数据预测方法及装置，涉及表格数据预测技术领域，用以解决现有技术中由于检索候选集样本数据粒度过细，导致数据预测准确度低下的技术问题。该方法包括：获取原始表格数据，并对原始表格数据进行预处理，得到待预测的表格数据样本集；利用分组算法分别对表格数据样本集进行分组处理；将每个小组融合为一个数据表示，得到小组数据候选集；对小组数据候选集进行特征编码处理，得到小组级特征候选集；融合查询样本的编码特征、小组级上下文特征和样本级上下文特征，得到增强后的查询样本特征；将增强后的查询样本特征输入预测器进行预测，得到与查询样本特征对应的预测结果。