流失预警模型评估

本项目展示了SMOTE算法的MATLAB代码实现，并应用于流失预警模型的构建（二分类问题）。该模型源自我在某银行构建的客户流失模型，模型性能包括AUC：83%、召回率：19.4%、精确率：85%。数据使用外部数据集，已进行脱敏处理。本项目帮助学习者掌握以下技能： 数据处理与特征工程 使用LightGBM进行建模 sklearn包的使用（包括：GridSearchCV寻优、StratifiedKFold分层交叉验证、train_test_split数据切分等） stacking模型融合技术 绘制AUC图与混淆矩阵图 输出预测名单并进行结果分析。 项目内容包括详细的注释，覆盖率约80%，适合新手快速入门。所有步骤都解释清楚：是什么（WHAT）、怎么做（HOW）、为什么这么做（WHY）。 支持持续更新，并提供免费帮助，欢迎提出问题或建议。 请注意：本项目仅用于学习和研究，非商业用途，转载请注明来源。如有侵权问题，请及时联系作者。作者邮箱：909336740@qq.com

该项目聚焦广东移动佛山地区的用户流失问题，利用SPSS Clementine数据挖掘平台，构建了精准的用户流失预警模型。模型有效识别潜在流失用户，为精准营销和客户关系管理提供数据支持，助力提升用户留存率。

本研究提出一种基于数据挖掘的大客户流失预测模型，从电信运营行业大客户流失的实际问题出发，详细阐述了数据挖掘在电信行业的应用。模型使用决策树算法进行数据挖掘，并已在实际中得到应用，效果良好。

流失模型设计的定义：将预警期出账、观察期未出账的用户定义为流失用户。用户分析包括统计月、用户状态正常，仅保留最近3个月连续出账的用户。排除入网满一年的3G用户、非职工、非公免、非公纳及测试用户以及无线上网卡用户。建模时间窗口定义为分析期，即用户流失前历史通信行为产生的时间段，是模型输入变量的时间窗口（M=2011年9、10、11月）。维系期指预警名单输出时间，即应用模型预警名单并开展维系工作的时间窗口（M=2010年12月）。观察期是流失定义标识产生的时间，时间跨度为一个月。

在数据挖掘和机器学习领域中，评估分类模型是至关重要的一步。它帮助我们了解模型在不同数据集上的表现和准确性。通过评估，我们可以选择最适合特定问题的模型，从而提高预测能力和应用效果。

在教育评估领域，单纯依赖“绝对分数”进行评估已不再适应学生个体差异和成长变化的需求。本研究提出了一个综合评估框架，结合多种方法和技术，更全面、客观地评价学生学习状况。方法包括综合评分法，统计分析法，马尔柯夫链模型，理想解法（TOPSIS），以及灰色预测模型GM(1,1)等。数据分析显示，优良及格学生成绩占比高达93.06%，且不及格学生比例逐渐下降。

数据挖掘技术在电信客户流失预测中的应用愈发重要，该技术提供了实现个性化服务和提前干预的可能性，对于电信公司管理客户关系至关重要。建议下载详细了解如何利用数据挖掘优化客户流失预测模型。

SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型，包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例，利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测，使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估，并比较了它们的分类性能。结果显示，基于Boosting算法的分类器表现更佳，错误率更低。对变量的使用分析表明，最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后，采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。

线性回归是一种统计建模技术，用于分析多个变量之间的线性关系。它在数据分析、预测和科学探索中有广泛应用。一元线性回归涉及一个自变量和一个因变量，多元线性回归涉及多个自变量。该模型假设因变量可以通过直线近似描述。拟合线性回归通常使用最小二乘法来优化系数，使得预测值与观测值的误差最小化。在MATLAB中，可使用polyfit函数进行线性回归计算。关键指标包括回归系数、t统计量、p值、R-squared和残差标准误差。除了参数，还需检验线性回归的假设，如线性关系、正态性、独立性和方差齐性。