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广西省自然科学基金(0832102)
作品数:
1
被引量:10
H指数:1
相关作者:
邵培基
夏国恩
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相关机构:
电子科技大学
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发文基金:
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广西省自然科学基金
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相关领域:
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2009
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改进的支持向量分类机在客户流失预测中的应用
被引量:10
2009年
针对目前客户流失预测方法的不足,在利用训练样本中不同类个数比值来确定各类惩罚参数的基础上,改进标准的C-支持向量分类机(SVC)。通过以美国某电信公司客户流失预测为实例,与标准C-SVC、人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现该方法能获得较好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是研究客户流失预测问题的有效方法。
夏国恩
邵培基
关键词:
客户流失
支持向量分类机
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