基于WEKA的客户流失预测研究

发布时间：2018-09-06 17:05

【摘要】：针对电信企业客户流失问题,提出一种基于Weka平台知识自动获取的客户流失预测模型。针对决策树算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,结合OIR算法选择相关属性子集进行分类,降低相关度较小属性与重复属性对分类的影响。通过在Weka平台上使用6个UCI数据集和移动公司客户数据的实验结果表明,优化后的决策树算法克服了决策树算法的取值偏置问题,从而获得比J48算法更高分类准确率。
[Abstract]:In order to solve the problem of customer churn in telecom enterprises, a customer churn prediction model based on Weka platform knowledge acquisition is proposed. In view of the disadvantage of decision tree algorithm to select attributes with more values as test attributes, combined with OIR algorithm to select a subset of relevant attributes to reduce the impact of smaller correlation attributes and repeated attributes on the classification. The experimental results of using 6 UCI data sets and customer data of mobile companies on Weka platform show that the optimized decision tree algorithm overcomes the bias problem of decision tree algorithm and thus achieves higher classification accuracy than J48 algorithm.
【作者单位】： 新疆大学信息科学与工程学院;中国移动通信集团新疆有限公司;
【基金】：中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(项目编号:XJM2011-11)
【分类号】：F274;F626

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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