TG频道订阅者流失预测的逻辑回归模型

做TG频道订阅者流失的预测模型，首先要收集用户的行为数据，包括活跃天数、发言频次、点击链接数等指标，然后通过逻辑回归来判断哪些行为与流失相关，数据准备好后，用sklearn就可以训练，代码网上一大把，主要看你的特征工程做得好不好，慢慢调参数一定能跑通。

做TG掉粉预测模型，先搞清楚数据源，主要数据是用户行为数据，比如驻留时长、交互次数、活跃时间等指标，先用工具采集。逻辑回归是结构化数据，用Python做，sklearn库直接调用，建议从基础特征开始建模，不要一开始就用高级算法。线上部署环境的话，建议用Streamlit做一个可视化大屏，方便实时监控掉粉趋势。数据清洗占工作60%。

可以，你得先采集用户行为数据，活跃时间、发帖数量、互动数量等等，然后用Python的sklearn训练逻辑回归算法，预测流失概率，数据自己爬虫抓取或官方API。之前写过代码，需要私聊发你。

逻辑回归可以帮预测用户流失，但需要：1. 历史用户行为数据（如发言数、浏览时长等）；2. 流失用户标签；3. Python sklearn训练模型。数据维度越多越准确，代码量不大，重点在于特征提取，先跑跑基础版本~

逻辑回归模型可以，但需要数据。比如活跃时段，发言频率，关注其它频道情况等。

数据准备好后，使用Python的sklearn训练模型。

代码网络上模板很多，照搬即可。重点是持续优化特征变量。

慢慢来。