顾客是给企业带来利润的关键。企业总是试图让顾客满意。客户流失对公司来说是一个大问题,失去一个客户意味着公司的利润减少。如今,多数企业都从这方面入手,试图让他们的客户、用户和消费者满意,以避免频繁流失。由于留住现有客户比吸引新客户可以获得更大的利润,公司试图提前预测客户流失,并提供折扣以防止客户流失,留住流失的客户使他们更忠诚。由于价格、不满、服务质量和网络稳定性等原因,可能会导致客户流失。本文的主要目标是提出一种解决方案,在电信公司客户流失之前进行预测与研判,为塔吉克斯坦的电信公司提供基于机器学习的客户流失解决方案。以下论文旨在使用基于机器学习的算法解决塔吉克斯坦电信客户流失预测问题。并包括对缺失值的处理、特征工程、数据不平衡处理、重采样和数据准备的缩放解决方案。接下来,实现了逻辑回归、随机森林、boosting算法和bagging算法等算法。随机森林法的真阳性结果最高:451,假阴性结果最高:201。本文还对具有最高性能的算法进行了超参数调优。最后,本文建立了随机森林、Xgboost和Na（?）ve贝叶斯的混合模型。与随机森林混合模型相比,真阳性率为528,假阴性为124,表现出更好的性能。本文综述了数据预处理、机器学习算法和混合模型性能等方面的文献和方法。由于塔吉克斯坦在机器学习领域比较落后,本文将帮助塔吉克斯坦的研究人员和公司了解数据预处理和机器学习的基础知识。此外,该论文帮助塔吉克斯坦最大的电信公司,开始从基于excel的技术转向基于机器学习的技术,这将简化他们的工作。另外,塔吉克斯坦的其他电信公司也可以使用我们开发的Random Forest、Xgboost和Na（?）ve Bayes混合模型来预测客户流失。本文有图45张,表23张,参考文献114篇。