Exakt förutsägelse kund churn med hjälp av storskalig tidsserie data är ett vanligt problem som står inför många affärsområden. Skapandet av modellfunktioner över olika tidsfönster för utbildning och testning kan vara särskilt utmanande på grund av tidsbundna frågor som är gemensamma för tidsseriedata. I detta papper kommer vi att undersöka tillämpningen av extrem lutning öka (XGBoost) på en kund dataset med en bred variation av tidsfunktioner för att skapa en mycket korrekt kund churn modell. I synnerhet beskriver vi en effektiv metod för hantering av tidskänslig funktionsteknik. Den föreslagna modellen lämnades in i WSDM Cup 2018 Churn Challenge och nådde första plats av 575 lag.
I REF kunden churn förutsägs med hjälp av extrem lutning öka algoritm (XGBoost).
Predicting Customer Churn: Extreme Gradient Boosting with Temporal Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}