摘 要：电信客户流失预测能够有效地帮助运营商制定有用的挽留策略。文章收录了来自某开源数据平台的电信公司数据集，该数据集包含了 22 个字段，20 个特征变量。文章通过 SPSSModeler 对数据集进行分析，通过比较贝叶斯网络、神经网络算法和 C5.0 算法的预测准确率、ROC 值以及 ROC 曲线下面积，最终发现神经网络算法通过训练 2 次后的效果较好。
关键词：C5.0；贝叶斯网络；电信客户流失预测；神经网络
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.02.008
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）02-0030-04
Telecom Customer Churn Prediction Based on Neural Network Algorithm
YU Mingxin, ZHENG Yayun
(Chengdu College of University of Electronic Science And Technology of China, Chengdu 611731, China)
Abstract: Telecom customer churn prediction can effectively help operators develop useful retention strategies. This paper includes a data set of telecom companies from an open source data platform, which contains 22 fields and 20 characteristic variables. This paper analyzes the data set through SPSSModeler, and compares the prediction accuracy, ROC value, and area under the ROC curve of Bayesian network, neural network algorithm, and C5.0 algorithm. Finally, it is found that the neural network algorithm has a better effect after twice training.
Keywords: C5.0; Bayesian network; telecom customer churn prediction; neural network
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作者简介：于明鑫（2001—），男，汉族，四川遂宁人，本科在读，研究方向：数据挖掘；通讯作者：郑雅匀（1994—），女，汉族，辽宁大连人，讲师，硕士，研究方向：机器学习。