49、通过机器学习分析金融习惯识别和降低客户流失率

通过机器学习分析金融习惯识别和降低客户流失率

1 引言

近年来，各行业公司的主要收入来源是订阅产品。因此，了解用户的兴趣领域以减少客户流失至关重要。机器学习的应用范围日益广泛，也被用于预测和分析客户流失率。本文使用逻辑回归和支持向量机（SVM）算法构建模型，目标是预测哪些用户可能会取消产品订阅。使用逻辑回归模型的准确率为 61.2%，使用 SVM 的准确率为 60.7%。

1.1 机器学习在客户流失分析中的应用

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够在无需明确编程的情况下学习和实践。在客户流失分析中，它可以帮助公司识别导致用户流失的因素。不过，机器学习也存在一些局限性：
1. 使用小数据集时容易出现过拟合问题。
2. 存在较大的误差可能性。
3. 用于拟合模型的训练数据必须无偏且质量上乘。

1.2 支持向量机（SVM）和逻辑回归

• 支持向量机（SVM） ：是一种监督式机器学习算法，主要用于分类。在该算法中，数据集的每个数据点被绘制在 n 维空间中，n 是数据集中特征的数量，每个特征的值是特定坐标的值。它通过一个超平面来进行区分和分类。
• 逻辑回归 ：是一种分类算法，使用逻辑 sigmoid 函数返回概率值，该概率值映射到离散类别。

1.3 动机

确定用户从公司或订阅产品中流失的情况是每个公司增加利润的主要需求。通过了解用户流失最多的领域，公司可以为产品引入新功能。过去几年，许多作者在这方面做出了努力，采用了不同的方法进行预测，混合