流失预警

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基于RFM与XGBOOST模型融合的应用研究——以客户流失预测为例
《中国高新科技》2024年第19期54-57,共4页李佳镁 
文章提出将RFM模型客户价值分类结果作为特征融合机器学习算法的智能客户流失预测方法,并对其进行验证。首先,采用Pearson系数对特征进行相似度分析,以筛除冗余特征。其次,利用RFM价值分类模型,详细地对客户进行划分。最后,在XGBOOST算...
关键词：客户价值分类 流失预警 XGBOOST算法 RFM模型 
基于机器学习的企业员工流失预警分析
《现代管理》2022年第12期1617-1629,共13页柴天潇 钱雨欣 王文 
企业培养人才需要大量的成本,为了降低企业成本,降低人才流失率,应当注重企业员工流失分析。员工流失分析是评估公司员工流动率的过程,本文基于Kaggle平台分享的数据集,在数据探索性分析和预处理的基础上,采用多种机器学习算法,构建企...
关键词：机器学习 企业员工流失预警 决策树模型 GBDT模型 XGBoost模型 
机器学习在通信企业用户流失预警中的应用
《中国新通信》2020年第19期9-10,共2页武彩霞 
文章是从通信行业市场现状和存量维系经营出发,研究机器学习技术在用户流失预警的应用,在存量维系中通过提高数据赋能的精确度来甄别离网高风险用户,运用到存量维系中,达到提高效率,增加营收,降低成本的企业运营目的。
关键词：岭回归 支持向量回归 随机森林 用户流失 存量维系 
机器学习在运营商用户流失预警中的运用被引量：5
《信息通信技术》2018年第1期14-21,共8页赵慧 刘颖慧 崔羽飞 张第 
文章研究目的是在电信行业的用户流失预警模型中运用机器学习相关技术,提高预测准确度,节约成本。首先介绍机器学习分类算法基础理论,接着给出算法用于用户流失预警模型的架构及预测结果对比,给出用户流失预警模型关于用户流失得分、用...
关键词：决策树 随机森林 逻辑回归 模型融合 用户流失 
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