如何帮助企业提前识别高风险流失客户,已成为许多管理者关心的问题.许多数据挖掘方法用于通讯客户流失案例中时,存在因变量的分布不均匀导致算法精度下降的问题.文章采用人工数据合成法来解决该问题,提出四种客户流失预警模型:GLM-logistic回归模型,GAM-logistic回归模型,Sem-parameter GAM-logistic回归模型和随机森林模型.以AUC和覆盖率-捕获率作为评价指标进行比较,构建出最合适该案例的Sem-parameter GAM-logistic预警模型,以帮助企业减少不必要的客户流失及由此带来的企业损失.
人工数据合成法 预警模型 Sem-parameter GAM-logistic 覆盖率-捕获率