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基于Stacking集成学习的流失用户预测方法
被引量:
11
1
作者
郑红
叶成
+1 位作者
金永红
程云辉
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期944-954,共11页
利用机器学习算法对商业活动中普遍存在的客户流失问题进行预测.借鉴了Bagging的自助采样法思想,提出了一种基于自助采样法的Stacking集成方法.首先对数据集进行多次采样并加入属性扰动,然后使用所得数据子集训练基分类器副本,基分类器...
利用机器学习算法对商业活动中普遍存在的客户流失问题进行预测.借鉴了Bagging的自助采样法思想,提出了一种基于自助采样法的Stacking集成方法.首先对数据集进行多次采样并加入属性扰动,然后使用所得数据子集训练基分类器副本,基分类器决策结果由基分类器所对应的副本投票决定.最后在真实数据集中进行流失客户预测实验,结果显示,该文提出的方法在准确率、查准率和F1值3项指标上均好于所有基分类器和同结构的经典Stacking集成方法.
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关键词
Stacking集成学习
用户流失预测
自助采样法
机器学习
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职称材料
题名
基于Stacking集成学习的流失用户预测方法
被引量:
11
1
作者
郑红
叶成
金永红
程云辉
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海师范大学商学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期944-954,共11页
基金
国家自然科学基金(No.61103115,No.61103172)
上海市科委科技创新行动计划高新技术领域项目基金(No.16511101000)资助。
文摘
利用机器学习算法对商业活动中普遍存在的客户流失问题进行预测.借鉴了Bagging的自助采样法思想,提出了一种基于自助采样法的Stacking集成方法.首先对数据集进行多次采样并加入属性扰动,然后使用所得数据子集训练基分类器副本,基分类器决策结果由基分类器所对应的副本投票决定.最后在真实数据集中进行流失客户预测实验,结果显示,该文提出的方法在准确率、查准率和F1值3项指标上均好于所有基分类器和同结构的经典Stacking集成方法.
关键词
Stacking集成学习
用户流失预测
自助采样法
机器学习
Keywords
Stacking ensemble learning
customer churn prediction
bootstrap sampling
machine learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Stacking集成学习的流失用户预测方法
郑红
叶成
金永红
程云辉
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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