基于随机森林和单类支持向量机的电信行业客户流失预测
Customer-churn Prediction for Telecom Enterprises Based on Random Forest and One-class SVM作者机构：厦门理工学院管理学院福建厦门361024 厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005
出 版 物：《厦门大学学报（自然科学版）》 (Journal of Xiamen University：Natural Science)
年 卷 期：2013年第52卷第5期
页 面：603-608页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：针对电信行业客户流失问题,使用随机森林方法建立了初步的预测模型,对比电信行业原用的各种预测模型,其准确率有明显改善;针对模型特征维数众多的特点,进一步提出基于随机森林和转导推理的特征提取方法,对数据集进行降维,并引入单类支持向量机(support vector machine,SVM)算法得到最终的预测模型.实验表明,流失预测模型具有更高的预测准确率以及针对预测结果的部分可解释性.
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