【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据、人工智能和业务运营领域，更具体地涉及一种业务调整模型的训练方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
1、传统的业务维度指标预测模型通常直接依赖于应用维度指标进行构建，然而，这种方法存在一些局限性，包括以下方面：在实际商业环境中，很难获得均衡、完整和准确的应用维度指标数据，传统方法在面对数据不平衡或不完整时可能无法提供准确的预测，因为它们主要依赖于已知数据点进行建模；同时，传统方法通常基于线性回归或类似的模型，这些模型假设业务指标与影响因素之间存在线性关系，然而，实际业务关系可能更加复杂，包括非线性关系和交互作用，这些关系难以用传统方法来捕捉；商业环境通常是动态和变化的，因此，传统方法在适应快速变化的情况下可能无法提供准确的预测，它们不够灵活，不能及时捕捉到新的趋势和影响因素；进一步地，商业数据通常包含多个维度和多个影响因素，传统方法难以有效地处理这些复杂多维度数据，导致模型的简化和信息损失。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，根据本专利技术的第一方面，提供了一种业务调整模...
【技术保护点】
1.一种业务调整模型的训练方法，其特征在于，所述业务调整模型包括第一回归网络和第二回归网络，其中，所述第一回归网络用于接收业务运营的多个应用维度指标对应的影响因素作为输入，获得每一个应用维度指标的预测概率分布数据，所述第二回归网络用于输出预测的业务维度指标；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实概率分布数据，对所述预测概率分布数据进行采样，获得预测概率采样数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分布参数和所述第二分布参数分别表示真实概率分布的均值和预测概率分布的均值，所述基于所述第一分布参数，调...
【技术特征摘要】
1.一种业务调整模型的训练方法，其特征在于，所述业务调整模型包括第一回归网络和第二回归网络，其中，所述第一回归网络用于接收业务运营的多个应用维度指标对应的影响因素作为输入，获得每一个应用维度指标的预测概率分布数据，所述第二回归网络用于输出预测的业务维度指标；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实概率分布数据，对所述预测概率分布数据进行采样，获得预测概率采样数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分布参数和所述第二分布参数分别表示真实概率分布的均值和预测概率分布的均值，所述基于所述第一分布参数，调整所述第二分布参数，具体包括：
4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实概率分布数据和所述预测概率采样数据进行期望计算，获得预测指标期望值，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张广龙，冯强，高铮，李洁，戴婷婷，郭红霞，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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