(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(65)同一申請的已公布的文獻號(73)專利權(quán)人北京三快在線科技有限公司地址100080北京市海淀區(qū)北四環(huán)西路9號(72)發(fā)明人周越李春苗(74)專利代理機構(gòu)北京曼威知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11709專利代理師方志煒GO6N20/00(2019.CompensationofContourErrorofCNC.2022,第27卷(第01期),全文.審查員楊銀一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到本說明書公開了一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置，首先獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，再將目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入到預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值，然后根據(jù)預(yù)估誤差值對預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值，最后根據(jù)最終屬性值，對目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，由于本說明書提供的數(shù)據(jù)處理方法對預(yù)估屬性值進行了補償，因此得到的最終屬性值相比于現(xiàn)有技術(shù)更加接近實際屬性值，有效地提高了2獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括外賣訂單數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值，所述預(yù)估屬性值指預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間；根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值，所述最終屬性值指最終供貨準(zhǔn)備時間；根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，所述對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理包括對外賣訂單進行調(diào)度規(guī)劃；其中，所述根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間；根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間與各補償權(quán)重的對應(yīng)關(guān)系，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重；根據(jù)所述預(yù)估誤差值和確定出的補償權(quán)重，確定補償值；將所述補償值與所述預(yù)估屬性值的和值，確定為最終屬性值；獲取若干歷史數(shù)據(jù)的特征；將所述歷史數(shù)據(jù)的特征輸入待訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及待優(yōu)化預(yù)估誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的實際屬性值，確定實際誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失；以最小化損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練；確定所述實際誤差值的平方與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的比值；確定所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的對數(shù)；根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失；在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)；確定所述指定系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積；針對預(yù)設(shè)的每個系數(shù)，確定該系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積，作為備選乘積，確定所述比值、所述對數(shù)與所述備選乘積的和值，作為備選損失，以最小化所述備選損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行指定次數(shù)的迭代訓(xùn)練，并確定訓(xùn)練后所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型的準(zhǔn)確度；根據(jù)針對每個系數(shù)確定出的準(zhǔn)確度，在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中，選擇準(zhǔn)確度最高的系數(shù)作為指定系數(shù)。所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的屬性值包括：所述訂單對應(yīng)的配送物提供方的供貨準(zhǔn)備3時間；所述根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，包括：根據(jù)所述訂單對應(yīng)的配送物提供方的最終供貨準(zhǔn)備時間，對所述訂單進行調(diào)度規(guī)劃。3.一種數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括外賣訂單數(shù)據(jù)；預(yù)估模塊，用于將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值，所述預(yù)估屬性值指預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間；補償模塊，用于根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值，所述最終屬性值指最終供貨準(zhǔn)備時間；處理模塊，用于根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，所述對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理包括對外賣訂單進行調(diào)度規(guī)劃；其中，所述根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間；根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間與各補償權(quán)重的對應(yīng)關(guān)系，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重；根據(jù)所述預(yù)估誤差值和確定出的補償權(quán)重，確定補償值；將所述補償值與所述預(yù)估屬性值的和值，確定為最終屬性值；其中，預(yù)先訓(xùn)練預(yù)估模型，包括：獲取若干歷史數(shù)據(jù)的特征；將所述歷史數(shù)據(jù)的特征輸入待訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及待優(yōu)化預(yù)估誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的實際屬性值，確定實際誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失；以最小化損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練；其中，所述根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失，包括：確定所述實際誤差值的平方與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的比值；確定所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的對數(shù)；根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失；其中，所述根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失，包括：在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)；確定所述指定系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積；確定所述比值、所述對數(shù)與所述乘積的和值，作為損失；其中，所述在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)，包括：針對預(yù)設(shè)的每個系數(shù)，確定該系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積，作為備選乘積，確定所述比值、所述對數(shù)與所述備選乘積的和值，作為備選損失，以最小化所述備選損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行指定次數(shù)的迭代訓(xùn)練，并確定訓(xùn)練后所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型的準(zhǔn)確度；根據(jù)針對每個系數(shù)確定出的準(zhǔn)確度，在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中，選擇準(zhǔn)確度最高的系數(shù)作為4指定系數(shù)。4.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-2任一所述的方法。5.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-2任一所述的方法。5技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及電子技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置。背景技術(shù)定的活動從而達到目的。[0003]在現(xiàn)有技術(shù)中，一種數(shù)據(jù)處理方法，是利用歷史數(shù)據(jù)的特征訓(xùn)練模型，通過訓(xùn)練后的模型預(yù)估在某一維度上的預(yù)估屬性值，根據(jù)預(yù)估屬性值對數(shù)據(jù)進行處理，這些模型一般包括梯度迭代決策樹(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)或極端梯度提升(eXtremeGradientBoosting,XGBOOST)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型。[0004]然而，通過上述模型僅得到了數(shù)據(jù)的預(yù)估屬性值，無法確定預(yù)估屬性值的置信度，也無法確定預(yù)估屬性值與實際的屬性值之間的誤差，從而無法確定準(zhǔn)確的屬性值。在實際應(yīng)用中，由于無法得到準(zhǔn)確的屬性值而導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理難以完成。[0005]以外賣訂餐為例，從接收到外賣訂單的時間到商戶將餐品制作完成的時間為商戶的供貨準(zhǔn)備時間。商戶的供貨準(zhǔn)備時間是配送調(diào)度系統(tǒng)的重要參數(shù)之一，預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間的準(zhǔn)確性直接影響壓單的結(jié)果和派單的效率。商戶在不同時間段內(nèi)的供貨準(zhǔn)備時間有所不同，一般情況下，閑時的供貨準(zhǔn)備時間較為固定，高峰時段的供貨準(zhǔn)備時間波動較大。無法準(zhǔn)確地預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間可能導(dǎo)致當(dāng)配送員根據(jù)訂單信息到達商戶時，商戶尚未完成餐品制作，配送員需要等待餐品制作，無法立即取餐安排配送，從而影響訂發(fā)明內(nèi)容[0006]本說明書實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法及裝置，以部分的解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題。[0007]本說明書實施例采用下述技術(shù)方案：[0008]本說明書提供的一種數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：[0010]將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值；[0011]根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值；[0012]根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理。[0014]獲取若干歷史數(shù)據(jù)的特征；[0015]將所述歷史數(shù)據(jù)的特征輸入待訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及待優(yōu)化預(yù)估誤差值；[0016]根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的實際屬性值，確定實際誤差值；6[0017]根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失；[0018]以最小化損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練。[0019]可選地，所述根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失，包括：[0020]確定所述實際誤差值的平方與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的比值；[0021]確定所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的對數(shù)；[0022]根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失。[0023]可選地，所述根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失，包括：[0024]在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)；[0025]確定所述指定系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積；[0026]確定所述比值、所述對數(shù)與所述乘積的和值，作為損失。[0027]可選地，所述在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)，包括：[0028]針對預(yù)設(shè)的每個系數(shù)，確定該系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積，作為備選乘積，確定所述比值、所述對數(shù)與所述備選乘積的和值，作為備選損失，以最小化所述備選損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行指定次數(shù)的迭代訓(xùn)練，并確定訓(xùn)練后所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型的準(zhǔn)確度；[0029]根據(jù)針對每個系數(shù)確定出的準(zhǔn)確度，在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中，選擇準(zhǔn)確度最高的系數(shù)作為指定系數(shù)。[0030]可選地，所述根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值，包括：[0031]根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間；[0032]根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間與各補償權(quán)重的對應(yīng)關(guān)系，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重；[0033]根據(jù)所述預(yù)估誤差值和確定出的補償權(quán)重，確定補償值；[0034]將所述補償值與所述預(yù)估屬性值的和值，確定為最終屬性值。[0035]可選地，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括：訂單的數(shù)據(jù)；[0036]所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的屬性值包括：所述訂單對應(yīng)的配送物提供方的供貨準(zhǔn)備時間；[0037]所述根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，包括：[0038]根據(jù)所述訂單對應(yīng)的配送物提供方的最終供貨準(zhǔn)備時間，對所述訂單進行調(diào)度規(guī)[0039]本說明書提供一種數(shù)據(jù)處理裝置，所述裝置包括：[0040]獲取模塊，用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征；[0041]預(yù)估模塊，用于將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值；[0042]補償模塊，用于根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性[0043]處理模塊，用于根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理。[0044]本說明書提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的數(shù)據(jù)處理方法。7[0045]本說明書提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述的數(shù)據(jù)處理方[0046]本說明書實施例采用的上述至少一個技術(shù)方案能夠達到以下有益效果：[0047]本說明書首先獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，再將目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入到預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值，然后根據(jù)預(yù)估誤差值對預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值，最后根據(jù)最終屬性值，對目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，由于本說明書提供的數(shù)據(jù)處理方法對預(yù)估屬性值進行了補償，因此得到的最終屬性值相比于現(xiàn)有技術(shù)更加接近實際屬性值，有效地提高了最終屬性值的準(zhǔn)確性，從而根據(jù)最終屬性值對目標(biāo)數(shù)據(jù)的處理相比于現(xiàn)有技術(shù)更加準(zhǔn)確高效。附圖說明[0048]此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構(gòu)成對本申請的不當(dāng)限定。在附圖中：[0049]圖1為本說明書實施例提供的數(shù)據(jù)處理方法流程圖；[0050]圖2為本說明書實施例提供的一種補償方法流程圖；[0051]圖3為本說明書實施例提供的預(yù)先訓(xùn)練預(yù)估模型流程圖；[0052]圖4為本說明書實施例提供的一種數(shù)據(jù)處理裝置結(jié)構(gòu)示意圖；[0053]圖5為本說明書實施例提供的對應(yīng)于圖1的電子設(shè)備示意圖。具體實施方式[0054]為使本說明書的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本說明書具體實施例及相應(yīng)的附圖對本申請技術(shù)方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒菊f明書中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。[0055]以下結(jié)合附圖，詳細說明本申請各實施例提供的技術(shù)方案。圖1為本說明書實施例提供的數(shù)據(jù)處理方法流程圖，具體可包括以下步驟：[0056]S100:獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征。[0057]在本說明書中，數(shù)據(jù)處理可應(yīng)用于多種場景中，例如，在外賣配送場景中，商戶的供貨準(zhǔn)備時間是配送調(diào)度系統(tǒng)的重要參數(shù)之一，供貨準(zhǔn)備時間是指從商戶接收到外賣訂單的時間到商戶將餐品制作完成的時間，供貨準(zhǔn)備時間的準(zhǔn)確性直接影響調(diào)度規(guī)劃的結(jié)果以及訂單的效率，服務(wù)器需要以供貨準(zhǔn)備時間為依據(jù)，為配送員分配訂單，并規(guī)劃任務(wù)以及配送路徑等。[0058]下面僅以外賣配送場景為例進行說明。[0059]目標(biāo)數(shù)據(jù)包括外賣訂單數(shù)據(jù)，服務(wù)器可獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，即獲取外賣訂單數(shù)據(jù)的特征，外賣訂單數(shù)據(jù)的特征包括但不限于訂單生成時間、餐品種類、餐品數(shù)目、商戶名稱、訂單金額、配送距離等。S102:將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值。[0060]由于服務(wù)器中可能存儲有功能不同的多種預(yù)估模型，因此，在本說明書中，需要從8這些預(yù)估模型中，確定出用于預(yù)估目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的屬性值的預(yù)估模型。確定出的預(yù)估模型是經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的，關(guān)于對預(yù)估模型的預(yù)先訓(xùn)練，將在下文中做出解釋。[0061]通過上述步驟S100,服務(wù)器獲取到目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征后，可將目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型。本說明書中所述的預(yù)估模型用于預(yù)估目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的屬性值，沿用上例，服務(wù)器可將外賣訂單數(shù)據(jù)的特征輸入所述預(yù)估模型，用以預(yù)估外賣訂單數(shù)據(jù)中的供貨準(zhǔn)備時間。[0062]進一步的，在本說明書中，上述的預(yù)估模型除了用于預(yù)估目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的屬性值以外，還可用于預(yù)估上述預(yù)估模型所輸出的預(yù)估屬性值的誤差值(下文稱為預(yù)估誤差值)。即，本說明書中，上述的預(yù)估模型可根據(jù)輸入的目標(biāo)以及預(yù)估誤差值。其中，預(yù)估誤差值與預(yù)估屬性值的置信度負(fù)相關(guān)。沿用上例，服務(wù)器將獲取到的外賣訂單數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，即可得到預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間以及預(yù)估誤差值，預(yù)估誤差值是預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間的誤差，預(yù)估誤差值越小，預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間的置信度越[0063]S104:根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬性值。[0064]通過上述步驟S102,服務(wù)器得到上述預(yù)估模型輸出的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值后，可根據(jù)得到的預(yù)估誤差值，對預(yù)估屬性值進行補償，經(jīng)過補償后的預(yù)估屬性值的置信度更高、準(zhǔn)確性更高，因此可將補償后的預(yù)估屬性值作為最終屬性值。[0065]沿用上例，服務(wù)器得到預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間和預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間誤差后，可采用預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間誤差，對預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間進行補償，并將補償后的供貨準(zhǔn)備時間作為最終供貨準(zhǔn)備時間，這樣得到的最終供貨準(zhǔn)備時間準(zhǔn)確性更高。[0066]S106:根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理。[0067]通過上述步驟S104,服務(wù)器得到最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，沿用上例，服務(wù)器得到外賣訂單數(shù)據(jù)中配送物提供方的最終供貨準(zhǔn)備時間，根據(jù)最終供貨準(zhǔn)備時[0068]在本說明書中，針對上述步驟S104,當(dāng)上述預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)估模型是以實際屬性值與預(yù)估屬性值的差值為預(yù)估誤差值作為訓(xùn)練目標(biāo)時，對預(yù)估屬性值進行補償?shù)姆椒梢匀鐖D2所示。[0069]圖2為本說明書實施例提供的一種補償方法流程圖，包括以下步驟：[0070]S1040:根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間。[0071]由于預(yù)估誤差值的取值范圍理論上為零到無窮大，故可對預(yù)估誤差值的取值范圍設(shè)置區(qū)間，又因為預(yù)估誤差值與預(yù)估屬性值的置信度負(fù)相關(guān)，故對預(yù)估誤差值設(shè)置誤差區(qū)間時，可在預(yù)估誤差值取值較小時，設(shè)置較多的區(qū)間，在預(yù)估誤差值取值較大時，設(shè)置較少也可根據(jù)每隔指定差值設(shè)置區(qū)間，例如，設(shè)置誤差區(qū)間為((301~∞)。[0072]S1042:根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間與各補償權(quán)重的對應(yīng)關(guān)系，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重。[0073]在本說明書中，可預(yù)先針對上述劃分每個誤差區(qū)間，設(shè)置對應(yīng)的補償權(quán)重，在預(yù)估誤差值的取值較小時，可針對對應(yīng)的誤差區(qū)間設(shè)置較小補償權(quán)重，隨著預(yù)估誤差值的取值9逐漸增大，可針對對應(yīng)的誤差區(qū)間設(shè)置逐漸較大補償權(quán)重。具體設(shè)置每個誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重的方法可以是人為根據(jù)經(jīng)驗進行設(shè)置，本說明書對此不作限制。[0074]S1044:根據(jù)所述預(yù)估誤差值和確定出的補償權(quán)重，確定補償值。[0075]針對上述步驟S1042確定出的補償權(quán)重，確定預(yù)估誤差值和補償權(quán)重的乘積，作為補償值。[0076]S1046:將所述補償值與所述預(yù)估屬性值的和值，確定為最終屬性值。[0077]根據(jù)步驟S1040～S1044,最終屬性值如公式(1)所示。[0079]公式(1)中，y表示最終屬性值，表示預(yù)估屬性值，?表示預(yù)估誤差值，k(6)表示預(yù)估誤差值所落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重。[0080]另外，除了如上述圖2所示的補償方式以外，步驟S104所述的補償方式還可以為：將預(yù)估誤差值與預(yù)估屬性值的乘積，確定為最終屬性值。最終屬性值如公式(2)所示。[0082]采用上述公式(2)進行補償時，上述預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)估模型則是以預(yù)估誤差值是實際屬性值與預(yù)估屬性值的商值為訓(xùn)練目標(biāo)的。[0083]當(dāng)然，上述只是舉例說明的兩種補償方式，在實際應(yīng)用中，對預(yù)估屬性值的補償還可以通過其他補償方式(如，直接將預(yù)估誤差值與預(yù)估屬性值之和作為最終屬性值),從而使預(yù)估屬性值經(jīng)過補償后確定為最終屬性值，只要可以對預(yù)估屬性值進行補償，并使得到的最終屬性值相比于預(yù)估屬性值更加接近實際屬性值的任何補償方法均在本說明書的保護范圍之內(nèi)。[0084]由上述數(shù)據(jù)處理過程可見，本說明書中所述的預(yù)估模型除了能夠輸出預(yù)估屬性值以外，還可以輸出用于補償該預(yù)估屬性值的預(yù)估誤差值，則預(yù)先訓(xùn)練上述預(yù)估模型的方法可以如圖3所示。[0085]圖3為本說明書實施例提供的預(yù)先訓(xùn)練預(yù)估模型流程圖，包括以下步驟：[0086]S300:獲取若干歷史數(shù)據(jù)的特征。[0087]本說明書中，獲取歷史數(shù)據(jù)的特征與步驟S100獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征是一致的，獲取到的歷史數(shù)據(jù)即為訓(xùn)練預(yù)估模型所需的樣本數(shù)據(jù)。[0088]S302:將所述歷史數(shù)據(jù)的特征輸入待訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及待優(yōu)化預(yù)估誤差值。[0089]S304:根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的實際屬性[0090]由于可預(yù)先確定歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的實際屬性值，該實際屬性值即為樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)記，因此服務(wù)器可確定待優(yōu)化預(yù)估屬性值與實際屬性值的差值，作為實際誤差值。[0091]S306:根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失。[0092]具體的，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特征及預(yù)設(shè)的第一預(yù)估模型參數(shù)，確定預(yù)估屬性值函數(shù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特征及預(yù)設(shè)的第二預(yù)估模型參數(shù)，確定預(yù)估誤差值函數(shù)，如公式(3)及公式?=f(x,θ)(3)?=h(x,η)(4)值6。[0098]進一步的，確定所述實際誤差值的平方與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的比值；確定所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的對數(shù)；根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失，損失11定系數(shù)。[0109]公式(6)相比于公式(5)增加了λ?一項，其原因在于：所述對數(shù)的值隨著預(yù)估誤差值的增大而逐漸增大，由于對數(shù)的導(dǎo)數(shù)為負(fù)值，故隨著預(yù)估誤差值的增大，所述對數(shù)的增大速度逐漸降低，損失函數(shù)L((,o)的收斂速度逐漸降低，導(dǎo)致對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練的效果不明顯，故增加指定系數(shù)與待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積作為損失L(y,o)的第三項，可加快損失L(,?)的收斂速度，具體表現(xiàn)為，當(dāng)預(yù)估誤差值趨近于0時，指數(shù)系數(shù)與預(yù)估誤差值的乘積也隨之趨近于0,損失L(,o)趨近于負(fù)無窮大，當(dāng)預(yù)估誤差值逐漸增大時，指數(shù)系數(shù)與預(yù)估誤差值的乘積隨之增大，損失L(,6)的收斂速度加快。[0110]在通過上述公式(5)或公式(6),對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練時，訓(xùn)練完成的條件(即，跳出迭代的條件)可包括：迭代訓(xùn)練的次數(shù)達到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，或者預(yù)估模型的準(zhǔn)確度已經(jīng)達到預(yù)設(shè)的準(zhǔn)確度等。[0111]如上所述，本說明書提供一種配送訂單數(shù)據(jù)處理方法，該方法可應(yīng)用于外賣配送場景中，所述方法包括：獲取配送訂單數(shù)據(jù)的特征；將所述配送訂單數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述配送訂單數(shù)據(jù)的預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間以及預(yù)估誤差值；根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間進行補償，得到最終供貨準(zhǔn)備時間；根據(jù)所述最終供貨準(zhǔn)備時間，對所述配送訂單數(shù)據(jù)進行處理。[0112]進一步的，預(yù)先訓(xùn)練預(yù)估模型，包括：獲取若干歷史配送訂單數(shù)據(jù)的特征；將所述歷史配送訂單數(shù)據(jù)的特征輸入待訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到所述歷史配送訂單數(shù)據(jù)的待優(yōu)化預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間以及待優(yōu)化預(yù)估誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化待優(yōu)化預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間以及所述歷史配送訂單數(shù)據(jù)的實際供貨準(zhǔn)備時間，確定實際誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失；以最小化損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練。[0113]進一步的，所述根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失，包括：確定所述實際誤差值的平方與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的比值；確定所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的對數(shù)；根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失。[0114]進一步的，所述根據(jù)所述比值與所述對數(shù)，確定損失，包括：在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)；確定所述指定系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積；確定所述比值、所述對數(shù)[0115]進一步的，所述在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)，包括：針對預(yù)設(shè)的每個系數(shù)，確定該系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積，作為備選乘積，確定所述比值、所述對數(shù)與所述備選乘積的和值，作為備選損失，以最小化所述備選損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行指定次數(shù)的迭代訓(xùn)練，并確定訓(xùn)練后所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型的準(zhǔn)確度；根據(jù)針對每個系數(shù)確定出的準(zhǔn)確度，在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中，選擇準(zhǔn)確度最高的系數(shù)作為指定系數(shù)。[0116]進一步的，所述根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間進行補償，得到最終供貨準(zhǔn)備時間，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間；根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間與各補償權(quán)重的對應(yīng)關(guān)系，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重；根據(jù)所述預(yù)估誤差值和確定出的補償權(quán)重，確定補償值；將所述補償值與所述預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間的和值，確定為最終供貨準(zhǔn)備時間。[0117]進一步的，所述配送訂單數(shù)據(jù)包括：外賣配送訂單的數(shù)據(jù)；所述配送訂單數(shù)據(jù)的預(yù)估供貨準(zhǔn)備時間包括：所述外賣配送訂單對應(yīng)的配送物提供方的供貨準(zhǔn)備時間；所述根據(jù)所述最終供貨準(zhǔn)備時間，對所述配送訂單數(shù)據(jù)進行處理，包括：根據(jù)所述外賣配送訂單對應(yīng)的配送物提供方的最終供貨準(zhǔn)備時間，將所述外賣配送訂單分配給指定騎手進行配送，對所述指定騎手的所有已分配訂單對應(yīng)的任務(wù)點進行排序，并根據(jù)排序結(jié)果為所述指定騎手[0118]以上是僅以外賣配送場景為例進行說明的數(shù)據(jù)處理方法，本說明書提供的上述數(shù)據(jù)處理方法還可應(yīng)用于其他場景。例如，在預(yù)約出行場景中，將出行訂單數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到預(yù)估出行訂單等車時間以及預(yù)估誤差值，根據(jù)預(yù)估誤差值對預(yù)估出行訂單等車時間進行補償，得到最終預(yù)估出行訂單等車時間，服務(wù)器則以最終出行訂單等車時間為依據(jù)，規(guī)劃乘客合理出門時間，從而避免出現(xiàn)乘客與車輛在不同時刻到達上車點的情況，節(jié)省了乘客與司機的等待時間，達到高效出行的效果。[0119]又如，在網(wǎng)上購物場景中，將網(wǎng)上購物訂單數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到預(yù)估網(wǎng)上購物訂單送達時間以及預(yù)估誤差值，根據(jù)預(yù)估誤差值對預(yù)估網(wǎng)上購物訂單送達時間進行補償，得到最終網(wǎng)上購物訂單送達時間，服務(wù)器則以最終網(wǎng)上購物訂單送達時間為依據(jù)，規(guī)劃快遞員合理配送時間，從而避免出現(xiàn)配送不及時的情況，提高了快遞配送的[0120]本說明書提供的一種數(shù)據(jù)處理方法，可應(yīng)用于多種場景中，針對不同場景的應(yīng)用，這里就不再一一贅述。[0121]基于圖1所示的數(shù)據(jù)處理方法，本說明書實施例還對應(yīng)提供一種數(shù)據(jù)處理裝置結(jié)[0122]圖4為本說明書實施例提供的一種數(shù)據(jù)處理裝置結(jié)構(gòu)示意圖，所述裝置包括：[0123]獲取模塊401,用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征；[0124]預(yù)估模塊402,用于將所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征輸入預(yù)估模型，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的預(yù)估屬性值以及預(yù)估誤差值；[0125]補償模塊403,用于根據(jù)所述預(yù)估誤差值對所述預(yù)估屬性值進行補償，得到最終屬[0126]處理模塊404,用于根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理。[0128]訓(xùn)練模塊405,用于預(yù)先獲取若干歷史數(shù)據(jù)的特征；將所述歷史數(shù)據(jù)的特征輸入待訓(xùn)練的預(yù)估模型，得到所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及待優(yōu)化預(yù)估誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估屬性值以及所述歷史數(shù)據(jù)在指定維度上的實際屬性值，確定實際誤差值；根據(jù)所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值以及所述實際誤差值，確定損失；以最小化損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行迭代訓(xùn)練。[0129]可選地，所述訓(xùn)練模塊405具體用于，確定所述實際誤差值的平方與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的比值；確定所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的平方的對數(shù)；根據(jù)所述比值與所述[0130]可選地，所述訓(xùn)練模塊405具體用于，在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中選擇指定系數(shù)；確定所述指定系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積；確定所述比值、所述對數(shù)與所述乘積的和值，作為損失。[0131]可選地，所述訓(xùn)練模塊405具體用于，針對預(yù)設(shè)的每個系數(shù)，確定該系數(shù)與所述待優(yōu)化預(yù)估誤差值的乘積，作為備選乘積，確定所述比值、所述對數(shù)與所述備選乘積的和值，作為備選損失，以最小化所述備選損失為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型進行指定次數(shù)的迭代訓(xùn)練，并確定訓(xùn)練后所述待訓(xùn)練的預(yù)估模型的準(zhǔn)確度；根據(jù)針對每個系數(shù)確定出的準(zhǔn)確度，在預(yù)設(shè)的各系數(shù)中，選擇準(zhǔn)確度最高的系數(shù)作為指定系數(shù)。[0132]可選地，所述補償模塊403具體用于，根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間；根據(jù)預(yù)設(shè)的各誤差區(qū)間與各補償權(quán)重的對應(yīng)關(guān)系，確定所述預(yù)估誤差值落入的誤差區(qū)間對應(yīng)的補償權(quán)重；根據(jù)所述預(yù)估誤差值和確定出的補償權(quán)重，確定補償值；將所述補償值與所述預(yù)估屬性值的和值，確定為最終屬性值。[0133]可選地，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括：訂單的數(shù)據(jù)；所述目標(biāo)數(shù)據(jù)在指定維度上的屬性值包括：所述訂單對應(yīng)的配送物提供方的供貨準(zhǔn)備時間；[0134]所述處理模塊404,用于根據(jù)所述最終屬性值，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行處理，包括：根據(jù)所述訂單對應(yīng)的配送物提供方的最終供貨準(zhǔn)備時間，對所述訂單進行調(diào)度規(guī)劃。[0135]本說明書實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，該存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，計算機程序可用于執(zhí)行上述圖1提供的數(shù)據(jù)處理方法。[0136]基于圖1所示的數(shù)據(jù)處理方法，本說明書實施例還提出了圖5所示的對應(yīng)于圖1的及非易失性存儲器，當(dāng)然還可能包括其他業(yè)務(wù)所需要的硬件。處理器從非易失性存儲器中讀取對應(yīng)的計算機程序到內(nèi)存中然后運行，以實現(xiàn)上述圖1所述的數(shù)據(jù)處理方法。[0137]當(dāng)然，除了軟件實現(xiàn)方式之外，本說明書并不排除其他實現(xiàn)方式，比如邏輯器件抑或軟硬件結(jié)合的方式等等，也就是說以下處理流程的執(zhí)行主體并不限定于各個邏輯單元，也可以是硬件或邏輯器件。[0138]在20世紀(jì)90年代，對于一個技術(shù)的改進可以很明顯地區(qū)分是硬件上的改進(例如，對二極管、晶體管、開關(guān)等電路結(jié)構(gòu)的改進)還是軟件上的改進(對于方法流程的改進)。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)今的很多方法流程的改進已經(jīng)可以視為硬件電路結(jié)構(gòu)的直接改進。設(shè)計人員幾乎都通過將改進的方法流程編程到硬件電路中來得到相應(yīng)的硬件電路結(jié)構(gòu)。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬件實體模塊來實現(xiàn)。例如，可編程邏輯器件(ProgrammableLogicDevice,PLD)(例如現(xiàn)場可編程門陣列(FieldProgrammableGateArray,FPGA))就是這樣一種集成電路，其邏輯功能由用戶對器件編程來確定。由設(shè)計人員自行編程來把一個數(shù)字系統(tǒng)“集成”在一片PLD上，而不需要請芯片制造廠商來設(shè)計和制作輯編譯器(logiccompiler)”軟件來實現(xiàn)，它與程序開發(fā)撰寫時所用的軟件編譯器相類似，而要編譯之前的原始代碼也得用特定的編程語言來撰寫，此稱之為硬件描述語言(AdvancedBooleanExpressionLanguHardwareDescriptionLanguage)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegratedCircuitHardwareDescriptionLangua該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬件描述語言稍作邏輯編程并編程到集成電路中，就可以很容易得到實現(xiàn)該邏輯方法流程的硬件電路。[0139]控制器可以按任何適當(dāng)?shù)姆绞綄崿F(xiàn)，例如，控制器可以采取例如微處理器或處理器以及存儲可由該(微)處理器執(zhí)行的計算機可讀程序代碼(例如軟件或固件)的計算機可讀介質(zhì)、邏輯門、開關(guān)、專用集成電路(ApplicationSpecificIntegratedASIC)、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制儲器控制器還可以被實現(xiàn)為存儲器的控制邏輯的一部分。本領(lǐng)域技術(shù)人員也知道，除了以純計算機可讀程序代碼方式實現(xiàn)控制器以外，完全可以通過將方法步驟進行邏輯編程來使得控制器以邏輯門、開關(guān)、專用集成電路、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現(xiàn)相同功能。因此這種控制器可以被認(rèn)為是一種硬件部件，而對其內(nèi)包括的用于實現(xiàn)各種功能的裝置也可以視為硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)?；蛘呱踔?，可以將用于實現(xiàn)各種功能的裝置視為既可以是實現(xiàn)方法的軟件模塊又可以是硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)。[0140]上述實施例闡明的系統(tǒng)、裝置、模塊或單元，具體可以由計算機芯片或?qū)嶓w實現(xiàn)，或者由具有某種功能的產(chǎn)品來實現(xiàn)。一種典型的實現(xiàn)設(shè)備為計算機。具體的，計算機例如可設(shè)備的組合。[0141]為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當(dāng)然，在實施本說明書時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現(xiàn)。[0142]本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。[0143]本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)