基于Light GBM算法的游戏付费预测卢厚达,李昕,褚治广,张秘源cnki(2022)被引用0|浏览4摘要针对游戏内玩家付费情况预测的问题,通过对数据集的清洗、降维以及数据分析,对游戏内玩家ID、在线时长以及7 d内的付费情况等特征数据的提取和分析,并预测玩家前45 d的付费情况,通过4种算法的对比分析得出Light GBM模型的预测结果更加准确、效率更高。更多关键词LightGBM,XGBoost上传PDF原文链接分享引用加入学术空间AI 理解论文数据免责声明页面数据均来自互联网公开来源、合作出版商和通过AI技术自动分析结果,我们不对页面数据的有效性、准确性、正确性、可靠性、完整性和及时性做出任何承诺和保证。若有疑问,可以通过电子邮件方式联系我们:report@aminer.cnChat Paper正在生成论文摘要