银行业客户流失预测
机器学习
2023-01-31 v1 机器学习
计量经济学
摘要
随着银行业竞争日益加剧，银行在试图通过获取新客户来增加市场份额的同时，还需遵循客户保留策略。本研究比较了六种监督分类技术的性能，以在给定欧洲银行10000名客户的10个人口统计与个人属性的情况下，提出一种用于预测银行业客户流失的高效模型。针对ANN和随机森林这两种竞争模型，将讨论特征选择、类别不平衡和离群值的影响。结果表明，与随机森林不同，ANN未显示出任何关于过拟合的严重问题，并且对噪声也具有鲁棒性。因此，具有单个隐藏层中五个节点的ANN结构被认定为性能最佳的分类器。
引用
@article{arxiv.2301.13099,
title = {Prediction of Customer Churn in Banking Industry},
author = {Sina Esmaeilpour Charandabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.13099},
year = {2023}
}