專利摘要顯示，本申請提供一種催派預測模型的訓練方法、快遞催派量的預測方法及裝置，該催派預測模型的訓練方法包括：獲取第一快遞催派訓練集，其中，第一快遞催派訓練集中包括多個第一快遞催派訓練樣本;將第一快遞催派訓練集中每個第一快遞催派訓練樣本中預設數量的樣本特征刪除，得到第二快遞催派訓練集，其中，第二快遞催派訓練集包括多個第二快遞催派訓練樣本;基于第二快遞催派訓練集訓練第一分類模型，得到第二分類模型;判斷第二分類模型是否滿足預設參數條件;若第二分類模型滿足預設參數條件，則將第二分類模型確定為催派預測模型。
本申請能夠實現催派預測模型降維同時仍能保持模型性能，從而能夠提高快遞催派量的預測效率。
專利信息顯示，此前，順豐科技有限公司還申請公布一項“產品銷量預測方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質”專利，申請公布號CN115796928A，申請日期為2021年9月9日。
專利摘要顯示，本發明實施例提供一種產品銷量預測方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質，涉及數據處理技術領域。本發明實施例在獲取待預測的產品的歷史銷量數據后，根據產品的歷史銷量數據，對產品進行分類，得到產品所屬的目標類別，根據預先存儲的類別與預測模型的對應關系，查找目標類別對應的目標預測模型，根據目標預測模型對產品的銷量進行預測，如此，根據產品所屬的類別，采用對應的預測模型進行銷量預測，有效提升了預測的準確性。
