针对长尾数据如何解决
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时间预估本质上属于回归问题，在训练模型的过程中我们发现模型收敛较慢且交叉验证的表现偏离预期，通过分析原因我们发现模型拟合的数据分布与真实履约时间的分布发生了偏移，真实的履约时间实际上是一个右偏长尾的分布，相当于有一小部分订单真实的配送时间偏长而模型没有学习到，针对此问题在本文中我们提出了一个新颖的后处理神经网络算子，针对外卖履约时间预估模型的拟合结果进行缩放和变换，用于改善模型的收敛速度和准确度。
2021-12-08 18:39:43赞同 展开评论
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