基于长短期记忆网络的保险退保预测方法、装置

本发明涉及智能决策的技术领域，公开了一种基于长短期记忆网络的保险退保预测方法、装置、设备及介质，包括：获取保险数据，并清洗与预处理保险数据，将预处理后的保险数据划分为训练集、验证集和测试集；提取预处理后的保险数据的特征数据，根据特征数据以及特征数据的特征数量构建长短期记忆网络(LSTM)模型；输入训练集至长短期记忆网络(LSTM)模型中训练，将交叉熵损失函数作为损失函数结合Adam优化器参数优化长短期记忆网络(LSTM)模型。本申请可应用于金融科技、医疗健康养老等业务系统的开发中，通过长短期记忆网络(LSTM)模型捕捉客户行为中的复杂模式和时间依赖性，显著提高了退保预测的准确率和召回率。