ビジネスセクターにおける不均衡クラス分布の顧客離脱予測

離脱者とは、競合他社にビジネスを移行しようとしている人々、または単にサービスのサブスクリプションをキャンセルする人々です。本論文は、特定のビジネスセクター、すなわち電気通信セクターに基づいています。30％の離脱率を持つ電気通信セクターは、リストの中で最初の位置を占めています。本論文では、コール詳細記録データセットを使用して、プリペイドモバイル電気通信業界における顧客離脱を予測するいくつかの高度なデータマイニング手法を紹介します。予測モデルの実装には、まず4つの機械学習アルゴリズム（ランダムフォレスト、ナイーブベイズ、ロジスティック回帰、XGブースト）を提案し、適用します。モデルを評価するために、さまざまな評価指標を使用し、クラスが不均衡なデータや私たちのビジネスケースに適した最良のモデルを見つけます。この論文は、顧客離脱予測という難しい問題に適用される最も一般的な機械学習手法の比較研究としても見ることができます。