技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于SMOTE和XGBOOST的用户游戏内付费预测方法，包括以下步骤：清洗数据样本：把游戏内用户数据整理成易于建模的类型；对用户是否有过消费行为进行编码；采用SMOTE算法补充正样本，即通过筛选特征的方式添加正样本数量；选取合适的树的深度及其他参数，建立XGBOOST训练模型；把数据样本中的数据放到建立的XGBOOST训练模型中进行训练；将未进行训练的数据进行检测并测试模型效果，判断用户是否会在游戏内付费。本发明能够准确的判断出用户是否会在游戏内付费。
技术研发人员：马明浩;陈亮;冯晓煜
受保护的技术使用者：东华大学
技术研发日：2019.01.17
技术公布日：2019.05.21