摘要
本申请实施例公开了一种模型训练方法,包括:获取多个第一时段的样本设备的第一需求和样本设备的第一属性信息,并基于多个第一时段和第一需求,确定样本设备的需求特征信息,之后,基于第一属性信息和多个第一需求,确定每一第一时段每一类样本设备的第二需求,进而基于样本设备的第一属性信息、多个第一时段、需求特征信息和第二需求对初始梯度决策模型进行训练,得到目标梯度决策模型,解决了相关技术中在预测云主机的需求量时存在的需求预测量不准确的问题。本申请实施例还公开了一种信息确定方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。
技术关键词
样本
特征提取模型
决策
模型训练方法
计算机程序产品
模型训练设备
处理器
网格搜索算法
存储器
模型训练装置
可读存储介质
误差函数
云主机
处理单元
逻辑
参数
系统为您推荐了相关专利信息
移动智能终端
时延
决策算法
中继节点
非暂态计算机可读存储介质
信息化管理方法
贝叶斯网络模型
信息化管理系统
信念传播算法
构建网络拓扑结构
风险评估方法
制动减速度
加速度
驾驶员反应时间
蒙特卡洛模拟方法