基于堆叠法集成学习的购买意向预测方法

为提高对用户购买意向预测的准确率,提出了一种基于堆叠法集成学习的用户购买行为预测模型。利用模型融合技术,将逻辑回归、决策树和XGBoost模型作为基学习器输入,再以随机森林模型作为次学习器进行堆叠,从而形成一种组合模型。针对电商提供的线上用户数据集,首先利用滑窗技术提取用于预测用户购买行为的特征,然后分别使用逻辑回归、决策树、XGBoost和集成学习组合模型预测用户购买意向的准确性。结果表明,组合模型的准确性明显优于其他算法。