XGBoost融合模型在银行客户流失预测中的应用研究

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摘要：针对银行行业的客户流失问题，构建基于地域、收入、信用卡、银行存款等属性的银行客户指标体系，研究中采用K-Means对数据进行聚类分析，细分客户类型，将细分结果作为XGBoost、ANN预测模型的输入，从而融合XGBoost与K-Means模型，经过分析发现单一模型acc（准确率）在85%左右，融合模型的acc在87%以上，根据K-Means-XGBoost融合模型与K-Means-ANN融合模型的预测结果，利用流失概率公式构建XGBoost-ANN组合模型，通过调节两个模型占比来确定最优模型，根据组合模型计算acc。（剩余4512字）