【摘 要】
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本文基于某酒店平台的脱敏用户大数据,利用Python编程对源数据进行挖掘和分析,发现在常用机器学习算法中总体准确率最高(88.3%)的随机森林模型(Random Forest, RF),在特征群
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本文基于某酒店平台的脱敏用户大数据,利用Python编程对源数据进行挖掘和分析,发现在常用机器学习算法中总体准确率最高(88.3%)的随机森林模型(Random Forest, RF),在特征群体中的预测效果存在缺陷,即在测试集中实际流失率为极值与中间值(0%、50%、100%)的流失群体预测性能较好,平均误差率在1%以下;而在其余流失群体(10%~40%以及60%~90%)中预测效果较差,平均误差率高达12.5%以上。通过进一步计算发现,总体预测率稍差的支持向量机(Support Vector Mach
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