TG频道订阅者行为预测的XGBoost特征工程

做TG频道用户行为预测的特征工程可以从以下几个方面入手：1.用户的活跃时间，如登录时间、在线时长2.用户的发言频率，如每日发言次数、发言间隔时间3.用户的互动行为，如点赞、转发、分享频率4.用户的内容偏好，通过分析用户关注的频道、话题类型5.用户的社交关系，如关注人数、粉丝数等。XGBoost模型结合以上特征可以有效提升预测效果，实际业务中可以根据场景灵活扩展特征，如节假日、热点事件等。希望对你有所帮助～

TG用户行为预测用XGBoost，特征工程：1.基础行为指标（活跃时长、发言频次、点踩率）必做但需要拆细粒度，如分小时/周。2.社交关系特征，关注/被@次数、群组活跃度等社交特征很重要。3.设备网络特征，IP、设备类型切换能体现异常情况。4.历史行为趋势，滑动窗口计算7/30日行为衰减均值。5.内容特征，用NLP提取关键词共现、情感值。先跑一个基线模型再加复杂特征，不要上来就全扔进去跑。

做TG频道用户行为预测，XGBoost的特征工程可以有：活跃时间（登录时段、在线时长）、发言频率（发帖间隔、回复次数）、互动行为（点赞量、转发量、@量）、内容偏好（关键词词频、话题分布）、社交网络（关注数/粉丝数）、设备信息（终端类型、IP变更）。这些对XGBoost的效果影响比较大，记得结合业务场景选择。