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1.
3.
《中国集体经济》2018,(17)
文章以C5.0、Neural Net和Logistic三种算法作为构建预测混合模型的基础算法。在实证研究过程中,分别采用品牌、地区、网龄和账单作为客户细分变量,构建了不同的客户流失预测混合模型,用命中率和接受者操作特性(ROC)曲线对预测结果比较评估,得到以地区为客户细分变量的混合模型预测效果最佳,以账单为客户细分变量的混合模型预测效果,其次以网龄和品牌为客户细分变量的混合模型预测效果较差的结论。省级电信公司在构建流失预测系统过程中,以客户账单(或客户消费层次)作为细分变量,对各地区客户单独构建流失预测模型;同时,要加强品牌管理,提高各品牌对客户的区隔效果。 相似文献
4.
针对斜划分决策树算法普遍存在时间效率低、部分算法仅能应用于二分类问题,提出了一种基于加权距离的聚类决策树算法。通过Relief-F算法为预测属性计算权重,并将权重用于树结点中数据的聚类过程,使用分簇结果对结点进行多路划分,得到可直接用于多分类问题的决策树。理论分析和实验结果表明,该算法与经典轴平行决策树相比,拥有更好的泛化能力以及相近的算法时间复杂度,与大部分斜决策树相比,在付出更少计算代价的前提下,获得了近似的正确率以及模型简洁度。 相似文献
5.
6.
企业投资决策中项目评估方法的选择研究 总被引:1,自引:2,他引:1
本文讨论了企业投资决策中项目评估的三种方法——NPV法、决策树分析法和实物期权方法,比较了它们在应用中的优缺点并给出了其各自适用的条件。 相似文献
7.
随着互联网金融的迅速发展,商业银行更加重视贷款风险管理,判别出违约客户对风险管理异常重要.所以,基于C5.0算法的决策树模型应用而生,根据银行客户数据建立决策树模型,提出分类规则,对新出现申请贷款的客户是否会违约进行分类预测.通过交叉验证得到可靠稳定的决策树模型,并在决策树模型的基础上,加入成本矩阵,提高对违约客户判别的准确率,达到局部最优,从而提高商业银行对客户的风险管理和贷款控制.这既能满足个人融资的需求,又能降低商业银行的贷款风险. 相似文献
8.
9.
10.
《会计之友》2016,(22)
随着基金业的迅猛发展,其风险日益突出,对基金业实行适当的风险监管显得尤为重要,这其中离不开风险预警模型的参与。研究发现目前金融预警模型主要针对宏观金融风险、银行业风险和企业财务风险等,对基金业风险预警模型的研究存在不足。同时,金融时间序列尖峰厚尾的特征也并不完全满足传统的参数检验方法。正是如此,文章采用CHAID和贝叶斯网络方法构建基金的风险预警模型,在CHAID的基金风险预警模型中,预测准确率约为0.766;而在贝叶斯网络的基金风险预警模型中,最优的预测准确率约为0.841。研究发现,不同的基金风险预警模型检出准确率会有所差别。因此,综合运用各个基金预警模型并进行定期调整是非常必要的。 相似文献