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【课堂笔记】阿里云基于机器学习的客户流失预警分析

 

图片会抽空传的。
学习的东西:
1.客户流失预警的分析方法
2.流失预警分析中的关键技术
3.使用机器学习pai进行分析
4.任务:通信公司客户流失预警分析

客户流失:由于企业各种营销手段的实施,而导致客户和企业终止合作的现象
哪些客户易流失呢:以前是用经验模型的方法来分析,找一些对行业有理解的人自己归纳流失用户的特性。
现在是从数据中提取。从已有数据中找出客户的共性。

分析流程

应用:成熟的行业,更关注减少流失而不是拉新
通信:商业:金融:

机器学习及决策树
机器学习:对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。
通过大量做站,找到seo的方向,其实也是一种低效的机器学习手段。或者说当以计算机的速度来处理seo,就是机器学习的应用了。

常见类型:监督学习和无监督学习
一个有样本,一个没样本,但随着时间推移会得出一些大概率的结果。
分类模型:决策树

如何构建决策树

1、准备工作:
观察数据,明确自变量和因变量
自变量:客户的属性
因变量:最终结果

明确信息度量方式:信息增益
熵:

案例:

从这里就可以知道按照什么方式来判断更好了
基尼系数:

明确分支终止条件
纯度:
记录条数:
循环次数:

构建决策树:
流程:

案例:







决策树算法系列:
一、ID3系列 迭代树3代
核心是信息熵,根据信息增益决定树的节点

拥有的问题:
信息度量不合理:倾向于选择取值多的字段
输入类型单一:离散型
不做剪枝,容易过拟合
c4.5:
用信息增益率代替信息增益
能对连续属性进行离散化,对不完整数据进行处理
进行剪枝

c50:
使用了boosting
前修剪、后修剪

二、CART

集成学习:针对同一数据集,训练多种学习器,来解决同一问题
bagging:
有放回抽样构建多个子集
训练多个分类器
最终结果由各分类器结果投票得出
实现非常简单


要注意分类器之间也是有共通点的,这里的计算是指的所有分类器之间没有任何联系的情况下。
boosting:
重复使用一类学习器来修改训练集
每次训练后根据结果调整样本的权重
每个学习器加权后的线性组合即为最终结果

adaboost

图中变大的代表加了权
stacking:
由两极组成,第一级为初级学习期,第二级为高级学习器
第一级学习器的输出作为第二级学习器的输入。

随机森林 randomforest
由许多决策树组成,树生成的时候采用了随机的方法
smart bagging:不单按行取值,还会按列取值
生成步骤:
随机采样,生成多个样本集

对每个样本集构建决策树
优点:
可以处理多分类
不会过拟合
容易实现并行
对数据集容错能力强

重要概念:
特征工程:最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用
数据预处理:标准化、缩放、缺失值、变换、编码等
特征产生:结合业务数据,派生新的特征
特征选择:通过各种统计量、模型评分等,筛选合适的特征
降维:PCA、LDA等减少特征个数
能用更少的模型得出好的结果,就尽量不要用太多的模型。模型越多,受影响越多。

模型评估:解释&泛华
解释:模型能够很好的解释数据集叫做解释型模型
泛化:把一个模型使用在新的数据集上,如果表现非常糟糕,说明泛化能力差(顾名思义。使用广泛化)
过拟合:在原来的数据集表现的非常好,在另一个数据集上又太差了。这就是泛化能力差,也即是过拟合

客户流失预警的实现流程:

特征选择主要特征,次要特征尽量减少。

使用pai

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