Modelos Híbridos Usando Agrupamento Não Supervisionado para Previsão de Churn de Clientes

Resumo – Neste artigo, usamos modelos híbridos em duas etapas, consistindo em técnicas de agrupamento não supervisionado e árvores de decisão com boosting em dois conjuntos de dados diferentes e avaliamos os modelos em termos de aumento do décimo percentil. Examinamos duas abordagens diferentes para a hibridação dos modelos para utilizar os resultados do agrupamento com base em vários atributos relacionados ao uso do serviço e à contribuição de receita dos clientes. Os resultados indicam que o uso de agrupamento levou a um aumento melhorado do décimo percentil para os modelos híbridos em comparação com o caso de referência quando nenhum agrupamento é usado.