TG频道订阅者消费能力预测的GBDT特征

做过类似模型。GBDT预测TG粉丝消费能力，关键是行为特征+消费场景特征的融合。用户活跃度（发帖、互动频次），停留时长，点击转化路径等是基础，但需要叠加消费场景，如，用户历史消费充值金额，观看付费内容的频次，用户分享付费内容的链接等，单纯用户聊天互动频次是远远不够的，需要结合消费行为设计交叉特征。数据质量比特征工程更重要，先保证样本标签质量。

做TG频道消费预测，活跃度和聊天频度是主要特征，配合充值记录、互动时段、停留时长等效果更好；特征工程主要是交叉组合，比如高频低额VS低频高额；注意剔除异常值，不要死磕单个变量；模型调参优先级比特征挖掘更重要。

利用GBDT预测TG用户消费能力，活跃度、聊天频率是基础特征，但需具体业务场景，比如支付频率、群组互动深度、消息类型（链接/图片/文本），数据质量优于特征数量，避免堆砌无用特征，实际跑模型从高频行为特征开始。

做过类似模型，GBDT确实很常用。活跃度、聊天频率是基础特征，但一定要结合消费场景做细化，比如高频深夜活跃的用户可能更冲动，群聊互动多的可能更喜欢社交类消费。记得做时间衰减，不是单纯看总量。高价值用户往往有“沉默爆发”特征，要关注行为突变。线上渠道的“停留时长”比“访问次数”更有效。特征工程的重点是挖掘行为背后的动机，不是堆砌指标。