技术摘要：
本说明书实施例公开了一种数据融合方法、装置和电子设备的实施例。所述方法包括：获取业务对象的第一预测值和第二预测值，所述第一预测值由第一模型预测得到，所述第二预测值由第二模型预测得到，所述第一模型和所述第二模型分别对应不同的业务维度；根据第一预测值对  全部
背景技术：
随着互联网的发展，通常需要对业务对象的风险水平进行评估，并根据评估结果 来支撑业务的运营。为此可以训练机器学习模型，进而根据机器学习模型评估业务对象的 风险水平。 但是，业务形式的变化是较快的，机器学习模型往往无法跟随业务形势的变化及 时更新，使得通过机器学习模型所获得的预测结果的准确性不高。 如何提高预测结果的准确性是当前亟需解决的技术问题。
技术实现要素：
本说明书实施例提供一种数据融合方法、装置和电子设备，以提高预测结果的准 确性。本说明书实施例的技术方案如下。 本说明书实施例的第一方面，提供了一种数据融合方法，包括：获取业务对象的第 一预测值和第二预测值，所述第一预测值由第一模型预测得到，所述第二预测值由第二模 型预测得到，所述第一模型和所述第二模型分别对应不同的业务维度；根据第一预测值对 应的业务等级和第二预测值对应的业务等级，确定第一融合策略；根据第一融合策略，对所 述第一预测值和所述第二预测值进行融合。 本说明书实施例的第二方面，提供了一种数据融合装置，包括：获取模块，用于获 取业务对象的第一预测值和第二预测值，所述第一预测值由第一模型预测得到，所述第二 预测值由第二模型预测得到，所述第一模型和所述第二模型分别对应不同的业务维度；确 定模块，用于根据第一预测值对应的业务等级和第二预测值对应的业务等级，确定第一融 合策略；融合模块，用于根据第一融合策略，对所述第一预测值和所述第二预测值进行融 合。 本说明书实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储 有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述 程序指令包括用于执行如第一方面所述方法的指令。 本说明书实施例提供的技术方案，第一模型和第二模型分别对应了不同的业务维 度。服务器可以根据业务等级对第一模型的第一预测值和第二模型的第二预测值进行融合 处理，实现了将不同业务维度下的预测值进行融合，从而提高了预测结果的准确性，方便高 效。 附图说明 为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或 4 CN 111582565 A 说　明　书 2/9 页 现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记 载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1为本说明书实施例中数据融合方法的流程示意图； 图2为本说明书实施例中数据融合过程的示意图； 图3为本说明书实施例中通过迭代过程对多个第二预测值进行融合的流程示意 图； 图4为本说明书实施例中数据融合装置的结构示意图； 图5为本说明书实施例中电子设备的结构示意图。