预测模型训练、退款率预测方法、装置及设备

摘要

本说明书披露的多个实施例提供了一种预测模型训练、退款率预测方法、装置及设备。采用人工智能的方式对未来的交易周期内可能产生多少退款进行预测。在模型训练阶段，针对目标历史交易周期，统计目标历史交易周期产生的交易金额，并且，统计目标历史交易周期起的连续N个历史交易周期分别产生的针对目标历史交易周期的退款金额，如此可以计算出目标历史交易周期起的连续N个历史交易周期的退款率R1至RN。基于R1至RN，生成标签向量与样本向量，其中，将标签向量中靠后的若干维度值进行修改，使得标签向量中靠后的若干维度值实际上不准确，得到样本向量。将样本向量输入到预测模型，进行预测，输出与样本向量维数相同的预测向量。