流失模型通常只是简单地预测二进制输出：学生会流失吗？是或否，1或0。在您的情况下，有一个附加组件，即 6 周的时间因素，所以问题更多的是“学生什么时候可能流失？” .

您的数据集是否包括学生在流失（即离开课程）之前在课程上停留的时间？

在最高级别，您可以将此问题建模为分类问题或回归问题（带有一些后处理）。

分类方法

如果您选择分类，您应该将每个学生的目标变量（实际流失信息）形成几个离散的类。例如，您可以创建 3 个类：

• 0-> 学生没有流失
• 1-> 学生流失的时间晚于 6 周
• 2-> 学生在 6 周内流失

然后，您可以选择任何可以使用您的数据（输入特征）的模型，并将每种情况分类为这三种情况之一。决策树之类的东西可能会很好地用作基线模型。然后，您也许可以尝试SVM 模型。

回归方法

在这种情况下，您将预测每个学生流失的确切时间。为此，您的数据集必须包含例如课程中流失学生离开课程的天数或周数。

在这种情况下，您的目标变量就是这些信息，您的模型将预测数字，例如 3.7 周或 26 周；然后，您只需将这些结果后处理为您的 3 个类别（如上所列）。

在这种情况下，您可以再次尝试决策树（回归变体）或SVM 模型。