基于多域数据模型训练方法和装置、电子设备和存储介质

本申请提供了一种基于多域数据模型训练方法和装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取在候选场景和/或目标场景下的多条样本数据；将每条样本数据按照预设的特征类型进行划分，得到每条样本数据与每个特征类型对应的特征；按照每条样本数据与每个特征类型对应的特征，通过多条样本数据对待训练模型进行训练，得到目标模型，其中，待训练模型包括：通过第一独享特征进行训练的第一特征分域，通过第二独享特征进行训练的第二特征分域，第一特征分域的权重高于第二特征分域的权重。解决了相关技术中将其他场景的数据和信息，迁移到数据相对不充分的目标场景下，会导致目标场景下的模型的准确性较低的问题。