GitLab

利用用户前N天行为特征判断用户D30是否留存，并着重找出区分用户为留存/流失的特征规则。

只对d0_ltv不等于ltv2的用户进行训练建模（即只在注册当天有价值的用户排在外），同时新的ltv1即为d1_ltv，ltv2等于d1_ltv+d2_ltv，预测对象为ltv7（d1+d2+d3+d3+d4+d5+d6+d7）【整体ltv7预测值比较】

利用D0-D3ROAS和D1-D3RETENTION特征预测D7ROAS和D7RETENTION，分别对以下项目训练模型： Otium Word Relax Puzzle Game // Grow Forest Oasis Word Puzzle // Hospital Mania - Zoo Story // Otium Solitaire Classic Card // Otium Mahjong Wafū Tile Match // Solitaire Cozy - Big Card

用D0-D2用户行为特征及ltv来预测用户ltv7

基于源码等级的dead code生成。直接修改的是 .java 文件，插入一些无关代码，生成新的java类文件。仍然有些小bug，有时需要手动需要一些错误的位置。

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