本发明公开了一种用户行为预测方法及设备，用于筛选出第一特征集合后，基于第一特征集合对应数据序列，利用M种机器学习模型进行预测，有效地提高预测结果的准确性。该方法包括：从历史时段内目标用户的数据集中，筛选出第一特征集合对应的数据序列，其中，所述第一特征集合表征在执行行为预测时贡献度大于或等于第一阈值的特征组成的集合；将所述数据序列分别输入到训练好的M种机器学习模型，输出所述数据序列对应的M种预测结果；根据所述数据序列的M种预测结果构建稀疏矩阵，将所述稀疏矩阵输入到训练好的分类模型，输出所述数据序列的最优预测结果；根据所述数据序列的最优预测结果，预测所述目标用户的行为。