信用卡欺诈预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本发明实施例提供一种信用卡欺诈预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取初始数据集以及预训练模型，并对初始数据集进行预处理操作，得到训练数据集，预训练模型包括多个初始学习器；将初始数据集遍历每一初始学习器，得到若干预测结果，并将若干预测结果堆叠为目标预测结果；以及确定每一初始学习器对应的初始预期误分类代价；基于目标预测结果以及初始预期误分类代价确定预训练模型对应的目标预期误分类代价；通过目标预期误分类代价对预训练模型进行优化，直至目标预期误分类代价为最小值，得到信用卡欺诈预测模型。本申请实施例旨在生成性能较优的信用卡欺诈预测模型，由此能够较为准确的预测用户使用信用卡的欺诈行为。