流失预测 使用人工神经网络的客户流失预测 问题陈述 任务是预测某个客户是否会放弃公司。 也就是说，要预测“客户流失”属性。 通常，为每个客户国家/地区提供的信息帐户长度区号电话国际计划VMail计划VMail消息日间日间通话日间收费夏娃·明斯平安夜电话夏娃冲锋夜分钟夜间通话夜间收费国际分钟国际通话国际收费客户服务电话搅拌？ 内容 数据探索 数据预处理 训练模式 可视化模型

针对电信领域客户流失的问题,提出了改进聚类的客户流失预测模型。根据通信行业中实际客户流失数据的正负样本数量不平衡而且数据量特别大的特点,提出带有不同权重参数的改进聚类算法,并将其用于电信行业的客户流失预测模型中。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度,能够取得较好的客户流失预测效果。

论文研究-基于支持向量机的客户流失预测模型.pdf,

对于公司来说，要想实现持续发展，准确预测客户流失至关重要。 先前的研究已经使用许多机器学习方法来预测客户流失。 通用模型无法充分利用时间序列功能。 为了克服这个缺点，我们提出了一个基于LSTM和CNN的模型，该模型在LSTM层和卷积层之间具有跨层连接。 该模型可以同时学习潜在的顺序信息，并从时间序列特征中捕获重要的局部特征。 此外，我们介绍了一种通过在现有特征上训练XGBoost模型来构造新特征的方法。 在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的模型比其他比较模型具有更好的性能。

客户流失预测项目 数据： ： 熊猫，numpy，matplotlib，seaborn，plotly，sklearn，xgboost 建立客户流失预测模型： 探索性数据分析 特征工程 使用Logistic回归调查功能如何影响保留率 使用XGBoost构建分类模型 流失预测 保留率表明您的产品市场适合度（PMF）有多好。 如果您的PMF不满意，您应该很快就会看到客户流失。 提升保留率（因此称为PMF）的强大工具之一是Churn Prediction。 通过使用此技术，您可以轻松找出在给定时间段内可能流失的人。 在本文中，我们将使用Telco数据集（ ），并执行以下步骤来开发Churn预测模型： 探索性数据分析 特征工程 使用Logistic回归调查功能如何影响保留率 使用XGBoost构建分类模型 探索性数据分析（EDA） 数据分为两类： 分类功能：性别，电视流，付款方式等。

电信行业用户流失预警案例——python实现多模型预测

电信客户流失预测模型设计与实现，工作中总结的

客户流失预测：用于预测电信公司客户流失的机器学习实现

银行客户流失预测 该存储库包含与银行客户流失预测项目相关的文件。

用户流失预测模型