基于谱回归特征降维的客户流失预测

• 作者: 李国祥 蒋怡琳 马文斌 夏国恩
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 谱回归 客户流失 特征约简 分类器
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 专论·综述|Special Issue
• 页码范围: 62-68
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007981

摘要

针对于大样本数据的客户流失预测,从特征有效表达的角度,提出了一种基于谱回归特征约简的预测模型.模型在原始客户特征基础上,利用基于谱回归的流形降维,建立可区分性的低维特征空间,在此之上采用支持向量机实现客户流失的二分类.通过在网络客户和传统电信客户两种不同数据集上的大样本实验,并与不同分类器、不同特征约简或选择方法的对比,证明了该方法的有效性.