基于SMOTERF算法处理客户流失不平衡问题的研究

陈淑真; 朱建平; 尤添革; 刘金福; 林燕红

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基于SMOTERF算法处理客户流失不平衡问题的研究

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数据不平衡性是目前数据挖掘面临的主要问题之一.在客户流失预测研究中,数据不平衡的问题影响预测精度,导致准确率低,AUC值变小.传统重采样方法虽然能够解决数据不平衡问题,但会导致有效信息缺失、数据过度拟合等问题,为避免问题发生文中采用SMOTERF法,针对客户流失数据进行平衡后再用分类预测能较大地解决数据不平衡问题,且准确率高,AUC值大,效果较好.近年来服务业对客户流失的关切度越来越高,研究如何在原有的客户信息上去预测未来客户流失状况作出及时的应对措施,减少企业损失有重要意义.在客户流失预测中,对于解决数据的不平衡表现尤为重要.

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来源
《数学的实践与认识》 |2019年第9期|204-210|共7页
作者
陈淑真; 朱建平; 尤添革; 刘金福; 林燕红;
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作者单位

1. 福建农林大学计算机与信息学院 2. 生态与资源统计福建省高校重点实验室 3. 厦门大学管理学院数据挖掘研究中心;

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正文语种 chi
中图分类企业供销管理;
关键词
不平衡数据; SMOTERF法; AUC; 客户流失预测;

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