摘要在电子商务行业竞争日趋激烈的今天，精准预测用户复购行为并识别关键影响因素，已成为企业提升用户生命周期价值、优化营销资源配置的核心手段。本文基于随机森林算法，构建了一套端到端的电商用户复购预测分析框架。文章从问题定义、数据探索、特征工程、模型训练、超参数调优、模型评估到特征重要性解释，进行了全流程、系统性的阐述，并提供了完整可运行的Python代码。实验表明，基于随机森林的复购预测模型在真实电商场景中具有较高的准确率与稳健性，而特征重要性分析能够有效指导业务策略制定。关键词：随机森林；复购预测；特征重要性；电商数据分析；Python；机器学习目录摘要第一章 引言1.1 背景与动机1.2 为什么选择随机森林1.3 文章结构与目标读者第二章 问题定义与评估指标2.1 问题形式化2.2 评价指标体系第三章 数据准备与探索性分析3.1 数据来源与描述3.2 数据加载与初步清洗3.3 目标变量分布与时间趋势第四章 特征工程全流程4.1 用户画像特征4.2 历史行为聚合特征（核心）4.3 订单历史与RFM增强4.4 商品偏好与品类特征4.5 时序趋势特征4.6 特征融合与预处理第五章 随机森林建模与调优5.1 训练/验证/测试集划分5.2 基线模型训练5.3 超参数调优5.4 测试集最终评估第六章 特征重要性深度剖析6.1 基尼不纯度重要性6.2 排列重要性6.3 SHAP值分析（最可解释）6.4 特征重要性综合排名与业务解读第七章 模型部署与业务应用建议7.1 模型保存与加载7.2 在线预测API设计7.3 业务策略建议第八章 总结与展望8.1 总结8.2 局限性与改进方向第一章 引言1.1 背景与动机随着互联网基础设施的普及与移动支付技术的成熟，全球电子商务市场规模持续扩大。根据Statista数据，2025年全球电商销售额已突破6.8万亿美元，预计2026年将超过7.5万亿美元。在存量竞争时代，获取新客的成本（CAC）已是留存老客成本（CRC）的5~7倍。因此，提高现有用户的复购率（Repurchase Rate）成为电商平台实现可持续增长的关键杠杆。复购预测（Repeat Purchase Prediction）属于典型的二分类监督学习问题，其目标是根据用户的历史行为、画像属性及商品交互信息，判断该用户在给定时间窗口内是否会再次下单。有效的复购预测系统可以帮助运营团队：精准圈定高复购潜力人群，实施定向优惠券或专属活动；识别流失风险用户，提前进行触达干预；优化广告投放的Lookalike扩量策略；为个性化推荐系统提供先验权重信号。