Volume 3,Issue 7
基于SSA-RF 的客户流失预测模型研究
在市场竞争日趋激烈的环境下，客户流失已成为制约企业持续经营的重要因素。精准识别具有流失倾向的客户，能够帮助企业合理分配营销资源、降低用户流失风险，具有重要的现实意义。随机森林模型因泛化能力强、运行稳定，被广泛应用于客户流失预测任务中，但该模型的预测效果高度依赖超参数选择，人工调参效率较低且难以达到全局最优。针对这一问题，本文引入麻雀优化算法（SSA）对随机森林（RF）模型进行超参数寻优，构建一种基于麻雀优化随机森林（SSA-RF）的客户流失预测模型。以客户流失公共数据集为实验对象，将麻雀优化算法用于寻找随机森林中决策树数量、树最大深度等关键参数的最优组合，并与逻辑回归、SVM、K 近邻、决策树、传统随机森林、AdaBoost 等多种机器学习模型进行对比实验。实验结果显示，麻雀优化随机森林模型在测试集上的表现稳定，AUC达到 0.86，整体预测效果优于多数传统机器学习模型，具有良好的分类精度与泛化性能，可为企业客户流失预警与精准挽留提供技术支持。
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