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基于径向基采样策略的电信客户流失预警

基于径向基采样策略的电信客户流失预警

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作者：宋双云南财经大学

学位级别：硕士

在电信客户流失问题中,客户流失管理能为公司留住有价值客户,对提高企业收益具有重大意义,是公司最关注的问题之一。因此进行客户流失预测研究是有必要的。在近几年的研究中,预测流失客户时应用了越来越多的数据挖掘分类技术,并已证明... 详细信息

在电信客户流失问题中,客户流失管理能为公司留住有价值客户,对提高企业收益具有重大意义,是公司最关注的问题之一。因此进行客户流失预测研究是有必要的。在近几年的研究中,预测流失客户时应用了越来越多的数据挖掘分类技术,并已证明了机器学习对客户流失预测的适用性。客户流失预测是数据挖掘中常见的二分类任务。同时,由于流失客户占比极小,客户流失问题也是不平衡学习问题。在大多真实数据集的分类任务中,数据类别间的样本量往往是不等的,且类间样本量差异较大。传统机器学习模型擅长训练类间平衡的数据,现有模型针对不平衡数据效果不佳,从而引起了有关不平衡学习的研究。不平衡学习的目标是从许多的类不平衡数据集中学习无偏分类模型。然而,由于数据分布受噪声和边界样本的影响,许多基于启发式假设的传统重采样方法在实际分类任务中缺乏实用性且准确性较低。为了有效地解决这些问题,针对非平衡数据集,本文在径向基过采样（RBO）方法的基础上,提出了一种分层径向基过采样（SRBO）方法,以及一种径向基混合采样（RBU-RBO）方法。分别在公开数据集、电信宽带客户流失真实数据集上验证各采样方法的性能。在公开数据集上,从数据层的采样方法着手,本文首先将少数类样本划分为安全点、危险点和噪音点,并根据这三类样本的数量分配生成新样本的个数,然后基于径向基过采样（RBO）方法生成新样本。在十个不平衡公共数据集上,与ADASYN、SMOTE两种经典重采样方法,通过五种评价指标数值结果的对比,证明了SRBO方法在有效性和准确性方面表现了可比或更好的结果。在电信宽带客户流失数据集上,首先进行数据清洗、特征选择。然后对该不平衡数据通过SRBO、RBU-RBO方法进行采样处理。通过对比随机森林、XGBoost分类器的五种评价指标的数据结果,进一步验证了SRBO方法的性能优于其他采样方法。同时,也证实了该方法在一定程度上解决了由于数据不平衡使客户流失预测效果不佳的问题。

关键词：过采样混合采样径向基函数数据分层电信宽带客户流失

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