基于深度回归模型的数据预测方法、装置及电子设备

本申请实施例提供了基于深度回归模型的数据预测方法、装置及电子设备，属于金融科技领域。方法包括：获取金融数据集，并数据划分得到第一金融集和第二金融集；将第一金融集输入深度回归模型进行批次划分，输出多个金融样本批次；对金融数据的金融标签进行相减操作，得到标签距离矩阵；通过特征距离读出模块对金融样本批次进行距离估计，得到特征距离矩阵，并通过回归头对金融样本批次进行特征映射，得到回归值；根据标签距离矩阵、特征距离矩阵以及回归值训练深度回归模型；将第二金融集输入预训练的深度回归模型进行数据预测，得到预测结果。本申请实施例，能够提高深度回归模型的预测准确性，进一步提高预测准确率。