文章研究目的是在电信行业的用户流失预警模型中运用机器学习相关技术，提高预测准确度，节约成本。首先介绍机器学习分类算法基础理论，接着给出算法用于用户流失预警模型的架构及预测结果对比，给出用户流失预警模型关于用户流失得分、用户流失的关键指标和用户是否离网的标签。该模型可用于预测隔月用户是否流失，为客户挽留活动预留了足够的时间，并提供了大量有价值的信息来帮助市场营销人员制定可行的客户挽留方案，具有广泛的行业应用前景。