För att upptäcka churners i en stor kundbas, som är fallet med telefonleverantörer, företag är starkt beroende av prediktiva curn modeller för att förbli konkurrenskraftiga på en mättad marknad. I tidigare arbete har den förväntade maximala vinstmåttet för kund churn (EMPC) föreslagits för att bestämma den mest lönsamma churn modellen. Vinstproblemen är dock inte direkt integrerade i modellkonstruktionen. Därför presenterar vi en klassificerare, ProfLogit, som maximerar EMPC i träningssteget med hjälp av en genetisk algoritm, där ProfLogits inre modellstruktur liknar en lasso-regulariserad logistikmodell. Dessutom inför vi tröskeloberoende återkallelse- och precisionsåtgärder baserade på den förväntade vinstmaximeringsfraktionen, som härleds från EMPC-ramverket. Vår föreslagna teknik syftar till att konstruera lönsamma churn modeller för retention kampanjer för att uppfylla affärskravet på vinstmaximering. I en referensstudie med nio verkliga datamängder uppvisar ProfLogit den totalt högsta, out-of-prove EMPC prestanda samt den totalt bästa, vinst-baserade precision och recall-värden. Som ett resultat av lassolikheten utför ProfLogit också ett vinstbaserat funktionsval där funktioner väljs som annars skulle uteslutas med ett precisionsbaserat mått, vilket är ett annat anmärkningsvärt resultat.
I likhet med detta arbete har EMPC också använts i modellskapandet steg ProfLogit klassificerare för kund curn som visar sig överträffa regelbunden logistisk regression i termer av total vinst REF.
Profit maximizing logistic model for customer churn prediction using genetic algorithms
{'venue': 'Swarm Evol. Comput.', 'journal': 'Swarm Evol. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}