巢湖学院学报 ›› 2023, Vol. 25 ›› Issue (3): 79-85.doi: 10.12152/j.issn.1672-2868.2023.03.010
王亚歌,江家宝,王洪海:巢湖学院 计算机与人工智能学院
WANG Ya-ge,JIANG Jia-bao,WANG Hong-hai:School of Computing and Artificial Intelligence, Chaohu University
摘要: 为了提高企业利润,降低运行成本,需要对用户流失行为进行预测,针对可能流失的用户提前进行精准营销,挽留用户。建立XGBoost模型对用户流失数据进行训练,计算出输入特征的重要性排序,选择Top-K特征,得到新训练集。一方面,基于训练集建立贝叶斯优化的XGBoost模型,利用贝叶斯优化寻找最优参数;另一方面,选取8种模型用来建模并验证模型,分别用精确率、准确率、召回率和F1值对模型进行评估。经实验验证,在电信用户流失预测上基于贝叶斯优化的XGBoost模型较其他模型具有更好的预测结果和更高的效率。
中图分类号: