基于机器学习的银行零售客户流失预测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的银行零售客户流失预测方法，在设定期限内收集银行零售客户行为的原始数据，将所述原始数据储存在CRM系统中；读取所述CRM系统中各报表的报表数据；将读取到的报表数据整合成为整体，并对报表数据中特征进行全表统计；通过过滤与映射节点将流失的数据进行过滤，进行特征重要性计算；通过相关性节点进行相关性分析；在报表数据中提取出实际已经流失客户数据集，并投票打分对新的数据进行分类；建立随机森林模型，对随机森林模型进行训练；选取随机森林模型，并通过格子搜索和交叉验证选取最优参数；得到模型预测结果并输出可视化结果；建立客户流失预测模型，通过重要性选择特征来全面直观的得出客户流失预测结果。