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基于Softmax回归算法的付费用户预测 摘要 如今，电商行业针对用户的运营战争愈演愈烈，海量的用户数据蕴藏着丰富多样的用户行为特征信息，若能将普通用户愿意付费转化成为付费会员的概率预测出来，就能方便企业部门进行精准化的用户运营，这样子做既降低了运营成本，也提高了营销命中率，更是将网站收益最大化。如何提取用户关键特征，做出人群画像或者用户分类，是实现精准化运营的关键一步，但是，数据通常是复杂冗余，富有变化的，人工选取出来的特征依赖人力和专业知识，局限性太大。于是，我们需要通过机器来学习和抽取用户属性特征，使用Softmax回归算法对特征样本进行多分类识别预测。首先对用户属性特征数据离散化、行