基于錯分代價的用戶換手機的分類器閾值和預期風險研究

作者：王超發,孫靜春

摘要：傳統的分類算法將正確預測和錯誤預測平等看待,忽略了人的主觀因素,不能很好地對錯誤率進行控制。本研究基于某移動通訊公司西安分公司的用戶消費數據,用引入錯分代價后的Logistic模型研究了預測用戶換手機的閾值及預期風險,研究發現:引入錯分代價后的Logistic模型具有較好的分類效果;不同的錯分代價對應不同的最優閾值,但預測準確率基本一致;用傳統的閾值0.5進行分類不但降低了預測準確率還增加了預期風險;隨著正負類別間的分類代價差異越大,分類器預測所面臨的預期風險會上升;最優分類器的取值、最優閾值和預期風險三者之間具有動態平衡和相互制約關系。因而,該結論不但為數據挖掘人員提供多維度的分析框架,而且也為制造商和銷售商提供決策參考。

發文機構：西安交通大學管理學院

關鍵詞：錯分代價算法手機用戶閾值misclassification costalgorithmsmobile usersthreshold

分類號： F830.9[經濟管理—金融學]