一种基于机器学习的业务分配方法及相关装置

本发明提供了一种基于机器学习的业务分配方法及相关装置，本发明涉及计算机技术领域，方法包括：获取多源历史数据，并对所述多源历史数据进行特征提取，得到初始特征数据；通过随机森林模型和Lasso回归模型对所述初始特征数据进行特征筛选，得到目标特征数据；基于所述目标特征数据和所述目标特征数据对应的业务量数据构建训练集和验证集，并基于所述训练集对预设预测模型进行训练，通过所述验证集对训练后的预设预测模型进行验证，得到目标预测模型；获取多源实时数据，并获取多源实时数据中与所述目标特征数据对应的实时特征；将所述实时特征输入所述目标预测模型，得到预测结果，并根据所述预测结果完成业务需求预测。