基于改進支持向量機的電信客戶流失預測模型

作者：錢蘇麗,何建敏,王純麟

摘要：隨著電信業改革的深入和競爭的加劇，電信企業的客戶流失率逐步攀升，如何預測并有效減少客戶流失直接關系到電信企業的生存和發展。流失客戶在客戶總體中占比例較低，因此電信客戶數據集中存在明顯的非平衡數據問題，傳統的客戶流失預測把客戶流失作為普通的模式識別問題處理，建立基于普適機器學習的預測模型。在兩類錯誤的錯分代價相差較大的情況下，基于普適機器學習的預測模型缺乏實用價值，因此引入代價敏感學習理論建立了基于改進支持向量機的電信客戶流失預測模型，將不同的錯分代價納入建模過程，有效的提高了模型的預測性能。

發文機構：東南大學經濟管理學院

關鍵詞：支持向量機客戶流失預測非平衡數據代價敏感學習support vector machinecustomer chum predictionunbalanced datacost-sensitive learning

分類號： TP18[自動化與計算機技術—控制科學與工程][自動化與計算機技術—控制理論與控制工程]