【摘 要】
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针对支持向量机处理不平衡样本时的缺陷,提出一种基于后验概率的支持向量机模型(PPSVM)。给出用户流失的后验概率,据此进行客户流失的预测,制定相应的政策留住客户。在UCI数
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国移动通信集团新疆有限公司
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针对支持向量机处理不平衡样本时的缺陷,提出一种基于后验概率的支持向量机模型(PPSVM)。给出用户流失的后验概率,据此进行客户流失的预测,制定相应的政策留住客户。在UCI数据集以及移动公司客户数据上进行实验,实验结果表明,PPSVM能够避免类别模糊的样本对分类器的影响,获得比传统支持向量机更高的分类准确率,对于非确定性分类问题,稳健性较好,具有很强的实用性。
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