[发明专利]一种面向移动通信用户流失不平衡数据预测方法

摘要

本发明提供了一种面向移动通信用户流失不平衡数据预测方法。该方法主要基于改进的深度森林模型算法框架对通信用户流失不平衡数据进行分类。首先在深度森林模型的多粒度窗口滑动过程构造新的参数，控制不同类别用户数据滑动。将滑动后的数据带入级联森林部分训练，森林中的每颗决策树根据训练结果对不同类别的数据赋予不同的权重。最终算法模型的投票结果采用加权后投票，从而实现对不平衡用户数据的处理。本发明提供的预测方法将深度森林中多粒度滑动模块改进为对不同的分类进行滑动，同时森林中每颗决策树对不同类别用户的权重进行更新，使得整个模型对移动通信用户流失不平衡数据具有更高的识别精度。

主权项

1.一种面向移动通信用户流失不平衡数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建数据预处理模块并进行数据预处理；步骤二：深度森林模型滑动窗口过程改进；步骤三：对级联森林部分中的随机森林改进；步骤四：根据步骤一至步骤三中的数据预处理与改进的深度森林模型进行建模，并输出移动通信用户流失不平衡数据预测结果。