纸飞机频道订阅者流失预测的生存分析模型参数

生存分析模型主要看三个参数：生存函数S(t)、风险函数h(t)、累积风险函数H(t)。首先，要确定观察期、流失定义，比如用户多长时间不活跃就算流失；其次，要选择协变量，比如活跃度、偏好等用户特征；最后，调参时注意截断时间和删失，防止数据偏差。有开源代码库可以参考，但需要根据自己业务调整。

生存分析调参三要点：1. 时间粒度选择 周/月 2. 删失编码选择 反向 3. 危险函数选择 Cox比例/Weibull函数。建议跑KM曲线观察趋势。

生存分析：调节参数：基准风险函数形式、协变量筛选方法、删失方法。Cox模型主要调节协变量交互项、时间依赖项；Kaplan-Meier模型主要调节分层标准。注意比例风险假设检验。

生存分析调参：风险函数的形状、删失、时间的粒度。Cox模型注意协变量的筛选、Kaplan-Meier适合无协变量场景。具体参数需要根据订阅者的行为数据分布来选择。

参数方面主要调这几个：进入事件时间，删失标识符，协变量权重，模型类型（cox or 随机生存森林）。建议先用cox baseline跑一遍，再逐步调优特征工程。最后，别忘了检验时间尺度假设！