【摘 要】
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为有效处理不平衡分类,提高电信业客户流失预测中高价值客户流失预测的准确率,提出改进的随机森林算法(IRFA).该算法改进随机森林中生成每棵树时节点划分的方法,基于客户生命
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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为有效处理不平衡分类,提高电信业客户流失预测中高价值客户流失预测的准确率,提出改进的随机森林算法(IRFA).该算法改进随机森林中生成每棵树时节点划分的方法,基于客户生命价值划分节点,这是对信息增益的修改,不但解决数据分布不平衡问题,而且提高对有流失倾向的高价值客户预测的准确率.将算法应用于某电信公司的客户流失预测,实验表明,与其他方法相比,IRFA具有更好的分类性能,而且提高高价值客户流失预测的准确率.
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