【摘 要】
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电信客户流失预测难度较大,因为针对的是人的行为问题,人的行为琢磨不定,因此需要多种基于观察人的数据特征,包括行为特征和基本特征,通过对这些特征建模来解决问题。针对电
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电信客户流失预测难度较大,因为针对的是人的行为问题,人的行为琢磨不定,因此需要多种基于观察人的数据特征,包括行为特征和基本特征,通过对这些特征建模来解决问题。针对电信行业客户流失的问题,本文设计提出一种基于(XGB)极度梯度提升树和深度置信网络(DBN)的电信客户流失预测方法(XGB-DBN)。首先利用XGB对原数据集产生新特征,通过和原数据集的集成,再通过深度置信网络对新数据集进行学习建模,对某电信公司宽带客户流失数据进行了仿真。实验表明,XGB-DBN获得的召回率、精确率、准确率、F1分数远远高于其他
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