基于LightGBM算法的游戏付费预测

针对游戏内玩家付费情况预测的问题,通过对数据集的清洗、降维以及数据分析,对游戏内玩家ID、在线时长以及7 d内的付费情况等特征数据的提取和分析,并预测玩家前45 d的付费情况,通过4种算法的对比分析得出LightGBM模型的预测结果更加准确、效率更高。