采用混合模型的电信领域用户流失预测

发布时间：2023-01-08 14:15

　　用户流失预测能够帮助公司减少客户的流失,对公司的营收和提高竞争力有重要意义。然而,由于电信领域数据的稀疏性和不平衡等问题,国内外对于电信领域的用户流失预测大多处于研究阶段,还没有真正应用到实际生产当中。提出了利用神经网络、机器学习与朴素随机过采样、投票相结合的混合模型来预测电信领域的流失用户。数据集使用的是KDD Cup 2009年比赛数据,该数据由法国电信运行商Orange公司提供。在十折交叉验证下,AdaBoost和Gradient Boosting一次投票分类后AUC值能够达到0.677 1,利用其他模型对混合模型预测出的流失用户清单进行二次投票分类,前200名高危流失用户的预测准确率能够达到31.8%。实验结果表明,朴素随机过采样和投票相结合有效提升了模型的准确性。 

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【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
3 模型方法
    3.1 数据预处理
    3.2 朴素随机过采样（RandomOverSampler)
    3.3 一次投票分类（投票分类器）
    3.4 二次投票分类
4 实验结果及分析
    4.1 实验数据
    4.2 评价标准
    4.3 实验结果
5 结论



本文编号：3728624