基于集成学习的电信用户流失预测模型研究

摘要

电信市场竞争日益激烈，提前预测用户流失并制定有效的营销策略是确保用户长期稳定的重要环节。本文建立了基于集成学习的电信用户流失预测模型，并对其性能进行了评估。我们选用了 IBM 公司提供的电信用户数据集，首先进行了数据探索与分析，并根据数据特征进行了相应的数据预处理。接着，训练了 2 个深度学习模型和 12 个机器学习模型，并对其性能进行了分析评估，最终选取了表现较为优异的 LR、CatBoost、XGBoost、RF、AdaBoost、ET 和 LGM 模型作为基模型。最后，通过硬投票、软投票和 Boost 集成方法实现了多模型的融合。实验结果表明，该基于集成学习的预测模型的准确率达到了 87.02%。利用该模型预测用户流失，不仅具有显著的实用价值，还展现了广泛的应用前景。