[发明专利]基于监督学习的优质客户流失预测方法、装置及存储介质在审

专利信息
申请号: 202011240662.8 申请日: 2020-11-09
公开(公告)号: CN112308623A 公开(公告)日: 2021-02-02
发明(设计)人: 龙军;尹卓英 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q40/02;G06N20/20
代理公司: 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 代理人: 胡喜舟
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开了一种基于监督学习的优质客户流失预测方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取待流失预测的优质客户,并提取待流失预测的优质客户预设时间段内的流失特征数据;将待流失预测的优质客户的流失特征数据输入预先训练好的优质客户流失预测模型中,输出优质客户流失预测结果;其中,优质客户流失预测模型通过利用构建的优质客户流失预测样本数据集对基于XGBoost算法构建的预测模型进行训练得到。选优质客户群体作为研究对象,减轻了训练数据的类别不均衡情况,提升模型的训练速度和准确性,还能把握住银行的核心客户;使用了XGBoost算法,该算法对缺失值不敏感,无需对缺失值进行插值处理;且学习能力强、训练速度快、收敛速度快。
搜索关键词: 基于 监督 学习 优质 客户 流失 预测 方法 装置 存储 介质
【主权项】:
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