基于多模型融合的电子商务客户流失预测模型研究

摘要

由于电子商务客户的非契约性,其流失率较高。为提高客户留存率,降低客户流失率,提高企业核心竞争力,文章提出一种基于多模型融合的电子商务客户流失预测模型。该模型首先以泛化性能较好,且相互存在差异性的随机森林、XGBoost、LightGBM为基分类器,然后以投票法为集成策略,融合多个基分类器的输出作为最终的预测结果。实验结果表明,与随机森林等基模型相比,该方法在F1、Recall、Precision上均有提升,有助于降低客户流失率,提高企业的经济效益。