随着我国互联网行业的不断发展,市场竞争日益激烈,流量红利不再,获客成本不断增加。平台若想能够良性发展,必须要有较强的用户粘性,而且一个老用户所创造的价值远高于新用户。因此准确预测出可能流失的用户,挖掘影响其流失的关键因素是十分重要的。用户流失的本质是一个二分类问题。从机器学习的角度来说,针对此类问题的解决方法可以分为两大类:基础学习模型和集成学习模型。本文选取了基础学习模型中的决策树和集成学习模型中的随机森林、XGBoost进行用户流失预测,对其原理、优缺点、适用范围以及评价标准都进行了对比分析。本文采用课程直播平台用户数据,在模型的构造过程中,首先通过描述性统计了解各个特征的特点和分布;其次对缺失值、字符型特征、不平衡样本进行处理,并根据对数据的描述性分析构造了新的衍生变量,利用卡方检验和相关性检验进行特征选择,去除一些无效特征,筛选出对流失识别最有效的特征;最终通过调参构造出最优模型来预测用户的流失。以AUC为主要评价标准对预测效果进行评估。实验结果表明,整体而言集成学习模型优于基础学习模型决策树,具体对比随机森林和XGBoost来看,XGBoost的AUC为0.83高于随机森林的0.81,但两者在精确率和召回率上各有所长,随机森林的精确率较高,但召回率低于XGBoost。以AUC为权重对三个模型的各个特征进行加权平均,最终得到影响流失的因素主要为用户行为特征和产品讲次特征,用户属性特征影响较小,这反映了用户是否流失主要取决于与用户自身行为和产品质量。