一种人群分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本申请实施例提供了一种人群分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质，可应用于人工智能技术领域，在该方法中，获取包含非干预场景和干预场景下的多个用户样本的样本集；采用样本集对待训练的人群分类模型进行多轮迭代训练，直至满足训练终止条件为止，每轮迭代训练过程如下：通过人群分类模型对输入的用户样本进行预测，获得用户样本在非干预场景下的第一转化率、干预场景下的第二转化率和增量转化率；基于第一转化率和对应的第一真实标签、第二转化率和对应的第二真实标签及增量转化率，确定模型损失值；根据模型损失值对本轮使用的人群分类模型调参，将调参后的人群分类模型投入下一轮迭代训练，该方法提高了模型输出结果的稳定性和准确性。