【摘 要】
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传统的分类算法将正确预测和错误预测平等看待,忽略了人的主观因素,不能很好地对错误率进行控制。本研究基于某移动通讯公司西安分公司的用户消费数据,用引入错分代价后的Log
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(71372164)
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传统的分类算法将正确预测和错误预测平等看待,忽略了人的主观因素,不能很好地对错误率进行控制。本研究基于某移动通讯公司西安分公司的用户消费数据,用引入错分代价后的Logistic模型研究了预测用户换手机的阈值及预期风险,研究发现:引入错分代价后的Logistic模型具有较好的分类效果;不同的错分代价对应不同的最优阈值,但预测准确率基本一致;用传统的阈值0.5进行分类不但降低了预测准确率还增加了预期风险;随着正负类别间的分类代价差异越大,分类器预测所面临的预期风险会上升;最优分类器的取值、最优阈值和预期风险三者之间具有动态平衡和相互制约关系。因而,该结论不但为数据挖掘人员提供多维度的分析框架,而且也为制造商和销售商提供决策参考。
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