流失识别模型的训练方法及装置、电子设备及存储介质

本公开提供了一种流失识别模型的训练方法及装置、电子设备及存储介质，与相关技术相比，本公开的实施例通过获取目标客户不同数据来源的特征数据，可以全面反映客户行为和属性，能更精准判断客户流失风险，避免单一数据局限性，提升预测精度；通过对采集数据进行预处理，可以提高数据质量，使模型训练基于更可靠数据，减少错误信息干扰，保障预测结果的准确性；利用客户流失函数作为映射函数，整合神经网络参数和流失因素向量，计算客户流失可能性；通过训练不断优化函数，准确反映客户流失与各因素的关系；基于预处理后数据构建训练数据集，全面代表客户特征；模型在训练过程中学习各类数据特征和模式，适应不同客户情况，提高泛化能力。