论文研究-基于支持向量机的客户流失预测模型.pdf,

对于公司来说，要想实现持续发展，准确预测客户流失至关重要。 先前的研究已经使用许多机器学习方法来预测客户流失。 通用模型无法充分利用时间序列功能。 为了克服这个缺点，我们提出了一个基于LSTM和CNN的模型，该模型在LSTM层和卷积层之间具有跨层连接。 该模型可以同时学习潜在的顺序信息，并从时间序列特征中捕获重要的局部特征。 此外，我们介绍了一种通过在现有特征上训练XGBoost模型来构造新特征的方法。 在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的模型比其他比较模型具有更好的性能。

客户流失预测项目 数据： ： 熊猫，numpy，matplotlib，seaborn，plotly，sklearn，xgboost 建立客户流失预测模型： 探索性数据分析 特征工程 使用Logistic回归调查功能如何影响保留率 使用XGBoost构建分类模型 流失预测 保留率表明您的产品市场适合度（PMF）有多好。 如果您的PMF不满意，您应该很快就会看到客户流失。 提升保留率（因此称为PMF）的强大工具之一是Churn Prediction。 通过使用此技术，您可以轻松找出在给定时间段内可能流失的人。 在本文中，我们将使用Telco数据集（ ），并执行以下步骤来开发Churn预测模型： 探索性数据分析 特征工程 使用Logistic回归调查功能如何影响保留率 使用XGBoost构建分类模型 探索性数据分析（EDA） 数据分为两类： 分类功能：性别，电视流，付款方式等。

电信行业用户流失预警案例——python实现多模型预测

电信客户流失预测模型设计与实现，工作中总结的

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