基于随机森林算法的投诉预警模型优化方法

作     者：朱龙珠 宫立华 刘鲲鹏 杨菁 赵强 ZHU Long-zhu;GONG Li-hua;LIU Kun-peng;YANG Jing;ZHAO Qiang

作者机构：国家电网客服中心天津300000 北京数洋智慧科技有限公司北京100081 

出 版 物：《电力信息与通信技术》 (Electric Power Information and Communication Technology)

年 卷 期：2018年第16卷第8期

页      面：60-65页

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）] 

主　　题：参数优化 随机森林 重复拨打 SMOTE算法 投诉预警 

摘      要：为提高基于随机森林算法重复拨打投诉预警模型的效果,文章从数据、指标、参数3个方面对模型进行优化。在数据处理方面,利用SMOTE算法平衡投诉与非投诉比例,一方面防止了模型出现过拟合;另一方面消除了非平衡数据对模型效果的影响。在特征选择方面,使用基尼系数进行特征选择,从而减少数据的噪声,提高模型预测的准确度。在参数调整方面,使用R语言软件对模型决策树数量参数和最大特征参数进行调整,模型最终的OOB误差率为5.03%,准确率和召回率均超过70%。目前投诉预警模型已经进行试点应用,实现了投诉业务的提前识别,通过采用相应服务策略,减少了服务升级事件,降低了客户投诉率,有效提升了客户感知。