コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

通信事業者の解約予測用に開発された機械学習モデル

ヘムラタ・ジェイン*

データ分析は、通信会社の解約予測の分野で重要なトピックになっています。研究者は、解約予測のための非常に効率的な実験を発表し、顧客を救うために通信業界に新しい方向性を与えました。企業は、解約を予測するためのモデルを熱心に開発し、潜在的な解約者を救うために努力しています。したがって、より優れた解約予測モデルのためには、解約の要因を見つけることが非常に重要です。この研究は、過去のサービス使用の詳細を評価することにより、ユーザーの解約の要因を見つけることを目指しています。この目的のために、研究では、特徴の重要性、特徴の正規化、特徴の相関、および特徴の抽出を利用しています。特徴の選択と抽出の後、この研究では、データセットに対して7つの異なる実験を実行し、最良の結果を引き出し、手法を比較しました。