机器学习与深度学习在医疗与客户流失预测中的应用

# 机器学习与深度学习在医疗与客户流失预测中的应用 ## 1. 医疗领域的模型应用 在医疗领域，对于多类别的分类预测，BiLSTM 模型展现出了较高的准确率。这对于患者在病情恶化之前获得适当治疗非常有帮助。CNN 并不局限于图像和视频处理，一维卷积（1D-CNN）更适合处理数值数据和文本分类。在相关工作中，使用 1D-CNN 和 BiLSTM 开发了模型，并且 BiLSTM 模型在不同类别的脑电图（EEG）信号分类上的性能比 1D-CNN 模型更精确。 由于实际存在的困难，对于监测患者活动（包括自闭症、阿尔茨海默病和帕金森病等各类脑部疾病）的智能创新产品的研发需求非常高。 ## 2. 客户流失预测的背景与重要性 在当今几乎所有行业中，预测客户流失都是一项极具挑战性的任务。随着机器学习（ML）和人工智能（AI）的突破，预测客户流失的能力有了显著提升。 全球化和通信行业的技术进步刺激了市场中供应商的增长，导致竞争加剧。在这种竞争环境下，优化收益至关重要。常见的方法包括招募新客户、向上销售现有客户以及增加老客户的留存时间，其中留存现有客户是成本最低的选择。企业必须减少潜在的客户流失，即客户在不同网络运营商之间的转移。客户对维护和服务系统的不满是导致流失的主要原因，因此预测有流失风险的客户是解决问题的关键。客户流失预测的一个主要目的是帮助发展客户关系管理，所以制定跟踪忠实客户的策略变得至关重要。 ## 3. 客户流失预测的相关研究 ### 3.1 零售行业的研究 在零售领域，有许多使用深度学习技术、回归模型和人工神经网络来预测客户流失的研究。以下是一些相关研究的示例： | 研究参考 | 领域 | 技术 | 特征 | 事实 | 目标 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | [11] | 超市 | LR, RFM, RF, NN | 释义数据, 人口统计变量 | 5.5 个月, 33,481 个客户 | 减少习惯性忠诚用户的流失 | | [16] | 杂货店 | CNN, 受限玻尔兹曼机, LR, MARS | 释义数据 | 未知 | 使用机器学习算法预测客户流失 | | [22] | 超市 | LR, 前后向模型 | 释义数据, 人口统计变量 | 25 个月, 140084 个客户 | 比较 MARS 和 LR 在客户流失建模方面的结果 | | [23] | B2B | 分类, 特征工程 | 释义数据 | 27 个月, 6060 个客户 | 开发可用于任何非订阅业务的特征工程通用模型以预测客户流失 | | [24] | 电信 | 统计模型, LSTM, RFM, CNN | 每日通话功能 | 6 个月, 21,030 个客户 | 比较每日和每月客户流失预测 | | [10] | 电信 | NN, CNN | 76 个特征 | 41,050 个客户 | 研究深度学习技术及其在客户流失预测挑战中的应用 | | [25] | B2B | LL, ELM, GTB | 释义数据 | 25 个月, 10,000 个客户 | 开发预测未来客户行为的非合同机器学习技术 | ### 3.2 社交媒体与客户流失预测 如今，65% - 70% 的活跃互联网用户使用社交媒体网站。用户可以通过社交媒体分享想法、感受、意见和情绪，这是一种更经济实惠的营销传播策略。社交媒体数据可视化有助于开发实时统计数据和提取有关公众意见、情绪、商品、管理、选择、社会和活动的信息。然而，当前的主观和情绪分析技术大多适用于英语，阿拉伯语的情绪识别由于其独特的文字特征、多种语言的使用、非官方或口语化表达以及从右到左的语法结构而具有挑战性。 管理客户流失有两种方法：被动和主动。被动策略是企业在客户提出离开请求后提供诱人的挽留激励；主动策略则是预测客户流失的可能性并相应地为客户提供服务。 ## 4. 客户流失预测的机器学习模型 ### 4.1 逻辑回归分析（Logistic Regression Analysis） 逻辑回归分析是一种统计程序，用于估计变量之间的关系，并提供多种开发模型和评估多个变量的方法。由于线性回归技术更适用于预测连续变量，因此逻辑回归在预测客