一种基于模型评估的会员流失预测方法

本发明涉及用户流失预测技术领域，公开了一种基于模型评估的会员流失预测方法，包括以下步骤：从会员管理系统中提取会员行为数据、时间序列数据、会员特征数据以及流失标签数据，进行数据清洗、归一化处理，并提取时间特征；基于信息熵和条件熵计算，对会员行为数据中的特征重要性进行量化评价，筛选条件熵值低于预设阈值的关键特征；构建特征之间的协同效应函数，通过博弈论模型确定特征的动态权重分配方案；基于筛选后的特征和对应权重。通过量化各特征对流失标签的解释能力，筛选出关键特征，达到了提升模型训练效率与减少无关特征干扰的技术效果，解决了因特征重要性评估不足导致模型性能下降的问题。