基于RandomForest分类方法的购买预测研究

• 作者: 姜潇蔚 杨达霏
• 来源期刊: 江苏通信
• 关键词: RandomForest 机器学习 客户分类
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 大数据
• 页码范围: 72-74
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9513.2021.06.017

摘要

本文针对银行客户,提出一种基于RandomForest的银行客户分类模型,通过基于RandomForest的分类方法对银行客户已存在数据进行处理,并应用labelencoder对数据进行预处理从而提高分类精确度,得到客户对产品是否具有购买倾向.结合了RandomForest的分类能力和labelencoder量化数据能力,使用葡萄牙银行机构数据进行验证,实验结果表明本文提出的客户购买预测模型精度更高.