用户消费行为预测模型训练方法、装置、设备及存储介质

摘要

本申请公开了用户消费行为预测模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习模型训练技术领域。通过从数据库获取训练集和测试集；获取预测模型初始化权重向量、逆连接函数和学习速率参数；对任一训练数据，对权重向量归一化并构建第一随机变量，对第一随机变量多次采样获取第一内积估计值，由逆连接函数、第一内积估计值、训练数据的标注信息及学习速率参数更新权重向量；对每一权重向量采用测试数据测试，由预测模型风险最小的权重向量得到训练后用户消费行为的预测模型。对广义线性模型训练过程中通过对随机变量多次采样对内积估计进行近似，提高模型训练效率，保证模型精确度，使得广义线性模型能够有效的预测用户消费行为。