Transparencia en la toma de decisiones: el papel de la IA explicable (XAI) en el análisis de la pérdida de clientes

Resumen En muchas industrias, como en el sector de telecomunicaciones, identificar las razones de la pérdida de clientes es un desafío principal. Predecir qué clientes abandonarán o continuarán con sus suscripciones es de suma importancia en el sector de telecomunicaciones. El aprendizaje automático y la ciencia de datos ofrecen numerosas soluciones a este problema. Estas soluciones propuestas tienen un lugar significativo en los procesos de toma de decisiones en diversos sectores. Este estudio tiene como objetivo predecir los clientes perdidos y explicar las razones detrás de ello utilizando algoritmos de aprendizaje automático. El conjunto de datos utilizado incluye algoritmos de Regresión Lineal, Regresión Logística, Naive Bayes, Árbol de Decisión, Bosque Aleatorio, K-Vecinos Más Cercanos (KNN), Aumento de Gradiente, XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), LightGBM, AdaBoost y CatBoost para encontrar el modelo de clasificación de mejor rendimiento. Se utilizan métricas de rendimiento como R², Error Cuadrático Medio, Error Absoluto Medio, Raíz del Error Cuadrático Medio y Precisión en este proceso. Finalmente, se explica el mejor modelo de predicción utilizando Inteligencia Artificial Explicable (XAI).