基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及系统

本申请公开了基于分步式有监督学习的用户总活跃天数预测方法及系统，所述方法包括：按月分组处理设定时间窗口内的渠道数据，提取多维特征集；利用有监督机器学习模型进行初始训练与优化；通过迭代预测机制逐步扩展训练样本，分阶段预测缩短周期的TAD值，直至覆盖全阶段；最终，基于完整数据集构建预测模型，实现对新增渠道数据的精准预测。本发明通过分布式预测的方式，最大化利用近期数据作为样本，更准确地反映产品当前状态和用户活跃行为模式，从而显著提升了预测的准确率。此外，分步式预测策略使得模型能够逐步适应数据的变化趋势，在产品迭代频繁、渠道结构发生重大变化时，仍能保持较高的预测性能。