I denna uppsats beskriver vi vår maskininlärningslösning för RecSys Challenge 2015. Vi har föreslagit en tidseffektiv två-stegs kaskad klassificering för förutsägelse av köp sessioner och köpta objekt inom sådana sessioner. Baserat på modellen, flera intressanta funktioner som hittats, och bildandet av vår egen testbädd, har vi uppnått en rimlig poäng. Användningen av Random Forests hjälper oss att hantera effekten av mångfalden av bra modeller beroende på olika undergrupper av funktioner i de köpta objekten förutsägelse och, i sin tur, öka används som en lämplig teknik för att övervinna svår klass obalans av buy-session förutsägelsen.
Sarwar m.fl. REF föreslog en tidsproduktiv tvåstegs kaskadklassificering för att köpa sessionsförväntningar samt köpa objektet i den sessionen.