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在客户流失预测问题中,客户数据的特征往往会影响模型的预测效果.分析了常用的“两步式”客户流失预测方法的不足,提出了基于数据分组处理(GMDH)技术的“一步式”客户流失预测集成研究框架.该框架一方面将数据预处理和客户流失预测建模过程进行集成,另一方面用多分类器集成策略进行客户流失预测建模.以客户数据类别分布不平衡的客户流失预测问题为例,构建了与数据特征相适应的“一步式”集成模型.实证结果表明,该方法能够更有效地进行客户流失预测.