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客户价值度预测是金融、电商等领域的一个典型商业场景。通过数据建模的方式进行特征挖掘和评级区分,可以更全面地分析并解释客户的潜在价值。本文将围绕客户价值度预测的业务场景,采用回归模型算法来实现场景需求,并介绍常见的多种回归算法。
在银行信贷业务中,信用卡客户的价值预测是客户管理体系中的重要内容。我们将采用包含10000条样本与7个特征字段的数据集,对特征进行编码、缺失值填充、标准化处理后,使用线性回归、贝叶斯回归、决策树回归等7种常见回归算法进行模型训练和评估,并比较各算法的模型性能。
根据模型结果分析,决策树回归算法的R_Square最高,达到0.9719,说明模型拟合效果很好。我们还根据决策树回归模型输出各特征变量的重要性系数,发现在本案例场景下,网购指数是最为重要的特征。
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