【摘 要】
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客户流失数据是一类的非平衡数据集,如何有效地对其进行分类学习,其关键是要提高少数类（流失客户）的识别率,少数类是相对多数类而言的一类特殊的子样本,其错分的代价非常高,因
【机 构】
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合肥工业大学计算机网络系统研究所,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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博士点基金 网格环境下复杂决策问题的协同求解与支持系统研究（200803590007）, 国家自然科学基金重大研究项目（90718037）,国家自然科学基金重点研究项目（70631003）资助
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客户流失数据是一类的非平衡数据集,如何有效地对其进行分类学习,其关键是要提高少数类（流失客户）的识别率,少数类是相对多数类而言的一类特殊的子样本,其错分的代价非常高,因此,有效地减少少数类的错分率是一个亟待解决的问题。本文在Veropoulous提出的采用不同惩罚因子数的支持向量机算法基础上,利用样本自身信息熵值来确定不同的惩罚因子,使模型更加倾向于提高少数类的识别精度,并在电信客户流失数据这一非平衡数据集中进行了验证,结果表明该方法较其他方法对流失客户（少数类）的识别率有很大的提高,具有很强的实际应用意
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