作者：叶成; 郑红; 程云辉stacking集成学习用户流失预测bootstrapsampling机器学习
摘要：准确的用户流失预测能力有助于企业提高用户保持率、增加用户数量和增加盈利。现有的流失用户预测模型大多为单一模型或是多个模型的简单融合,没有充分发挥多模型集成的优势。借鉴了随机森林的Bootstrap Sampling的思想,提出了一种改进的Stacking集成方法,并将该方法应用到了真实数据集上进行流失用户的预测。通过验证集上的实验比较可知,提出的方法在流失用户F1值、召回率和预测准确率3项指标上均好于所有相同结构的经典Stacking集成方法;当采用恰当的集成结构时,其表现可超越基分类器上的最优表现。
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