满意度预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本申请实施例提供了一种满意度预测模型的训练和用户满意度预测方法、装置、设备及存储介质，属于金融科技和人工智能技术领域。该满意度预测模型的训练方法包括：获取用户对理赔服务的反馈数据；根据反馈数据，构建至少两个训练样本集；利用每一训练样本集，对基于Stacking集成的满意度预测模型的每一基分类器进行训练，获取每一基分类器输出的预测满意度归属概率；利用预测满意度归属概率，对基于Stacking集成的满意度预测模型的元分类器进行训练，得到训练好的基于Stacking集成的满意度预测模型。本申请实施例能够提高用户满意度预测的准确性、效率和便利性。