论文标题：基于数据挖掘的客户流失预测
对数据进行清洗与预处理，再建立预测模型
[数据](链接：https://pan.baidu.com/s/1OJfVDDzHT1UXf5ASFHsH0A?pwd=1111
提取码：1111)
写的好追加红包！
随机森林或决策树模型对客户流失预测
[数据](链接：https://pan.baidu.com/s/1OJfVDDzHT1UXf5ASFHsH0A?pwd=1111
提取码：1111)
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
5条回答 默认 最新
- 2024-12-06 11:22适合人群：具备一定编程基础，希望深入理解机器学习基础知识、决策树和随机森林算法的研发人员、数据科学家。 使用场景及目标：适用于需要进行数据分类和回归任务的实际项目，如医学诊断、信用评估、客户流失预测等...
- 2024-05-03 15:54随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的结果进行综合来提高模型的整体性能。每棵树都是独立训练的，并且可以通过投票的方式决定最终的预测结果。这种方法能够有效降低过拟合的风险，...
- 2025-10-23 16:01但为了找到最佳模型，我们还可以尝试其他算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、梯度提升机（XGBoost）等。在scikit-learn库中，这些模型都有现成的实现。5. 模型训练与调参： 使用训练集数据，我们可以用...
- 2022-07-23 22:34我是大学渣的博客 本项目将分析广告的不同投入方式对销售额的影响，并建立相关模型对不同广告投入方式的销售额进行预测。主要研究以下内容不同广告投入方式与销售额之间的关系。对不同广告投入方式所带来的销售额进行预测。尝试给出...
- 2025-05-01 21:21观熵的博客 决策树及其集成变种（随机森林、XGBoost）在工业建模中仍占据主流地位，具备训练快、解释性强、对特征预处理要求低等优势。本篇将系统梳理这三类模型的建模流程与工程使用要点，涵盖从数据准备、模型训练、调参策略...
- 2025-07-06 22:43随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。在电商数据分析中，随机森林可以用来解决各种分类和回归问题。例如，它可以被用来预测顾客是否会流失，或者对产品进行分类和推荐。随机森林算法之所以...
- 2021-07-19 16:36常见的算法有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。我们可以使用交叉验证技术选择最佳模型。 4. **模型评估**：通过指标如准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线评估模型性能。对于不平衡...
- 2025-11-12 16:14通过对实际问题的分析，研究者和工程师可以更好地掌握如何调整和优化决策树模型，以适应不同的数据和业务需求。 在未来的发展方向中，性能优化、功能扩展和社区发展都是决策树算法需要关注的重点。性能优化可以通过...
- 2025-11-05 21:22采用逻辑回归、决策树、随机森林等经典算法进行对比实验，并通过交叉验证确保模型稳定性。 项目特色在于完整实现了电信客户流失预测的标准化流程：首先进行数据清洗与异常值处理，接着通过相关性分析筛选关键特征...
- 2023-07-25 09:16接着，可以使用各种算法进行建模，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、梯度提升机或神经网络等。 1. 逻辑回归：适用于二分类问题，通过拟合最佳超平面来区分流失客户与非流失客户。 2. 决策树与随机森林：...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
4月8日
创建了问题
3月31日