【摘 要】
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本文对不平衡数据分类问题进行了研究,从数据、算法、评价指标三个层面介绍了不平衡数据分类的解决办法,并将其应用于银行营销中的客户购买定期存款预测任务,构建了逻辑回归
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本文对不平衡数据分类问题进行了研究,从数据、算法、评价指标三个层面介绍了不平衡数据分类的解决办法,并将其应用于银行营销中的客户购买定期存款预测任务,构建了逻辑回归、决策树、SVM、随机森林和GBDT预测模型。其中,设置balanced后的SVM模型在召回率（查全率）上表现最佳,基本可以识别大部分的目标客户,即选择购买定期存款的客户。而采用SMOTE重采样后的GBDT模型在召回率（查全率）、F1分数和ROC＿AUC评价指标上的综合表现最好。将训练好的预测模型应用于银行营销中,可以帮助银行识别目标客户群体,进
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