文件名称:论文研究-改进的支持向量分类机在客户流失预测中的应用.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 17:06:01
客户流失,支持向量分类机,电信业,惩罚参数
针对目前客户流失预测方法的不足,在利用训练样本中不同类个数比值来确定各类惩罚参数的基础上,改进标准的C支持向量分类机(SVC)。通过以美国某电信公司客户流失预测为实例,与标准CSVC、人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现该方法能获得较好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是研究客户流失预测问题的有效方法。