分类模型中如何为客户的近期交互数据分配更高权重？

• 你当前在用的随机森林分类器本身就可以满足时间加权需求，不需要更换模型。你可以直接按交互时间生成对应权重值：比如近1年的样本权重设为5，1-2年设为4，以此类推，最老的第5年样本权重设为1；也可以按时间差做指数衰减生成权重，公式参考权重 = exp(-λ * 距离当前的天数/365)，通过调整λ的大小控制权重衰减速度，训练时把生成好的权重数组传给sample_weight参数即可。
• 其余支持手动加权的常用分类模型同样可以实现你的需求，通用逻辑都是传入按时间生成的样本权重：
  • 梯度提升树类：scikit-learn的GradientBoostingClassifier、XGBoost、LightGBM、CatBoost，所有这类树模型都原生支持sample_weight参数，配置逻辑和随机森林完全一致。
  • 线性模型类：LogisticRegression、线性SVM等，同样支持传入sample_weight参数实现时间加权。

建议把时间权重的衰减规则/衰减系数加入超参数搜索范围，通过交叉验证找最优的权重配比，避免手动设置的权重不合理导致模型过拟合近期的噪声数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pfwangs