融合XGBoost和逻辑回归算法的电信客户流失预测模型

为应对大规模、高维度且分布不均衡的企业数据环境下客户流失预测难题,文中提出一种融合极端梯度提升树与逻辑回归(XG-LR)的集成学习算法。该方法利用XGBoost算法构建决策树集成,将样本在树结构中的叶节点映射为新特征并输入LR模型,实现树模型非线性特征提取能力与LR模型解释性优势的有效结合。实验结果表明,在Teclo电信流失数据集上,XG-LR算法的预测精确率达到94.55%,较传统统计学习方法有显著提升。该模型可为企业客户关系管理提供高精度的流失预警工具,支持数据驱动的客户价值评估与营销策略优化。

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本文档关键词:算法,模型,融合,流失,逻辑