Какие основные методы используются в машинном обучении для прогнозирования оттока пользователей?

Некоторые методы машинного обучения, которые используются для прогнозирования оттока пользователей:

• Логистическая регрессия. 25 Статистическая модель, которая позволяет предсказать вероятность оттока на основе исторических данных. 2
• «Случайный лес» (Random Forest). 2 Модель включает предварительную обработку данных, обучение и оценку, что делает её эффективным инструментом для прогнозирования оттока. 2
• Градиентный бустинг. 5 Алгоритм, который широко используется для задач классификации, таких как прогнозирование оттока, и позволяет получить хорошие результаты при правильной настройке гиперпараметров. 5
• Деревья решений и методы ансамблей. 3 Эти методы применяются для анализа данных клиентов и выявления рисков оттока. 3
• Ресемплинг или балансировка классов. 3 Техника, которая используется в машинном обучении для коррекции дисбаланса классов в наборе данных. 3

Для точности прогноза важно качество и доступность данных о клиентах. 2 Это включает в себя как количественные данные (например, количество покупок), так и качественные данные (например, обратная связь клиентов). 2