出租车故障预测模型训练方法、车辆故障预测方法及装置

本发明涉及出租车故障预测模型训练方法、车辆故障预测方法及装置，获取出租车第一数据形成学习样本数据，并进行归一化处理后得到贝叶斯逻辑回归模型。获取出租车第二数据形成测试样本数据，将测试样本数据输入到模型得到预测结果发生故障，并与实际故障进行比较，若故障误差在第一设定值以内，则预测结果准确；若误差大于第一设定值，则计算实际误差与第一设定值的倍数，依据该倍数将对应的测试样本数据以同样数量加入学习样本数据，从而使模型不断训练优化。根据设定时间内误差与设定值的比较判断模型训练成功或调整接口直到训练成功，或重新进行模型学习，直到模型成功。使模型训练的更加精准，方便用于后续进行出租车故障预测，预测更加精准。