基于改进粒子群的随机森林优化算法客户流失预测研究

• 作者: 张三妞 张智斌
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 客户流失 随机森林 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.22.022

摘要

针对客户流失在电信中检测率低的问题,文章提出了一种改进粒子群的随机森林模型.首先对数据的每个属性进行分析,选取合适的特征,再用SMOTE技术处理数据不均匀问题,然后运用决策树、随机森林、支持向量机等监督算法得出其中最优模型,其中随机森林算法最优,最后用改进PSO算法中的惯性权重和学习因子优化随机森林的参数.经实验验证该模型比随机森林和粒子群优化后的随机森林数据要高,准确率高达91％,召回率高达95％.