我想预测未来的用户活动（例如，帐户取消），但我不知道我应该如何表示数据。

原始数据是所有用户的所有活动的序列：

2015-01-01T04:04|user1|created account
2015-01-01T05:04|user2|created account
2015-01-01T06:04|user1|changed plan
2015-01-01T07:04|user2|changed plan
2015-01-01T08:04|user1|cancelled submission

在最简单的预测中，我想将用户标记为 0=Cancelled 和 1=Not Cancelled，然后为这个标签训练一个分类器。

问题是我将如何为机器学习算法（例如 SVM 或逻辑回归）准备数据？我现在每个用户有多行，按它们发生的时间排序，但我正在考虑每个用户只有一行。我将如何代表这些活动？此外，每个用户的活动数量不受限制（1 到n几乎n不会超过10），每个活动的特征数量可以很大（最多 100 个特征）。

如果有人可以在这里帮助我，我将不胜感激:-)

谢谢