文章提出了对基于机器学习算法的运营商用户流失预测方法，该方法根据实际的预测需求及标准，对初始数据信息进行预处理，提取用户流失特征，并以此为基础，构建多目标预测层级，设定多层级的用户流失预测结构，提升整体的预测精准度，加快预测速度，完成对用户流失机器学习计算预测模型的构建，并将其用于用户流预测。测试结果表明：机器学习算法运营商用户流失预测测试组最终得出的预测召回率相对较高，表明预测中的误差可控，预测范围扩大，整体的预测针对性更强一些，具有实际的应用创新意义。