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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,174 - 1,177 (4page)
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Customer churn prediction is a key factor for business success in the telecommunication service market, since it can be used to focus only on the customer who is predicted as a churned customer, which leads to retrenchment in marketing costs. This study employed machine learning algorithms, such as Naive Bayes, Logistic Regression, and Random Forest, to provide the customer churn prediction models for a telecommunication service provider. The customer service usage information dataset provided by a telecommunication service provider was used for training and evaluating the customer churn prediction models. It was observed that the Naive Bayes-based customer churn prediction model outperformed other two machine learning-based prediction models in terms of Recall, which is the proportion of actual churned customers who were correctly classified as the churned customers. On the contrary to this, the Random Forest-based prediction models achieved the best performance regarding other metrics including F1-score, Specificity, and Accuracy.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 원본 데이터세트 및 데이터 전처리
Ⅲ. 인공지능 알고리즘 및 성능 평가 지표
Ⅳ. 고객 이탈 예측 모델 분석 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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