总结
本申请提供一种弃号用户预测方法、装置及电子设备,所述方法包括:基于预设的特征类别集确定用户的通信特征数据;对所述通信特征数据进行数据预处理,得到弃号特征数据;将所述弃号特征数据输入采用极限梯度提升算法训练得到的预测模型中,经由所述预测模型输出弃号预测名单。通过特征类别集的获取从维数极多的用户特征中提取适合预测弃号用户的特征,减少了用户数据特征维数对弃号用户预测模型准确性的影响。通过选择训练特征数据中的不同时长的用户特征数据,训练得到了可以输出不同打准率和不同长度弃号名单的两个预测模型,提高了弃号用户预测方法输出弃号用户名单的灵活性。