计算机工程与信息技术学报

为电信客户流失预测而开发的机器学习模型

赫姆拉塔·贾恩*

数据分析已成为电信客户流失预测领域的一个重要课题。研究人员已经提出了非常有效的客户流失预测实验，并为电信行业挽留客户指明了新方向。各公司都在积极开发客户流失预测模型，并努力挽留潜在的客户流失者。因此，为了建立更好的客户流失预测模型，找到客户流失的因素非常重要。本研究旨在通过评估用户过去的服务使用情况来找出用户流失的因素。为此，研究利用了特征重要性、特征规范化、特征相关性和特征提取。在特征选择和提取之后，本研究对数据集进行了七个不同的实验，以得出最佳结果并比较了这些技术。