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电信客户流失预测是电信运营商客户关系管理系统的一个重要问题，其目的是预测具有较高流失风险的客户．电信客户流失预测模型的构建过程包括数据预处理、不均衡处理、特征选择和分类器的训练与评估．针对电信数据集中存在的特征维度过高问题，结合过滤式特征选择和嵌入式特征选择方法的优点，提出了一种基于Fisher比率和预测风险准则的分步特征提取方法．结合真实数据集的实验结果表明，该方法能够减少特征维度，提高分类器的预测效果．