論文の概要: Customer Churn Prediction Model using Explainable Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00960v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 04:45:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 15:59:54.662319
- Title: Customer Churn Prediction Model using Explainable Machine Learning
- Title（参考訳）: 説明可能な機械学習を用いた顧客チャーン予測モデル
- Authors: Jitendra Maan, Harsh Maan
- Abstract要約: この論文の主な目的は、チャーンする可能性が最も高い潜在的な顧客を予測するのに役立つ、ユニークな顧客チャーン予測モデルを開発することである。
各種木に基づく機械学習手法とアルゴリズムの性能評価と解析を行った。
モデル説明可能性と透明性を改善するため,提案手法では,特徴の組合せについてシェープ値を計算する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It becomes a significant challenge to predict customer behavior and retain an
existing customer with the rapid growth of digitization which opens up more
opportunities for customers to choose from subscription-based products and
services model. Since the cost of acquiring a new customer is five-times higher
than retaining an existing customer, henceforth, there is a need to address the
customer churn problem which is a major threat across the Industries.
Considering direct impact on revenues, companies identify the factors that
increases the customer churn rate. Here, key objective of the paper is to
develop a unique Customer churn prediction model which can help to predict
potential customers who are most likely to churn and such early warnings can
help to take corrective measures to retain them. Here, we evaluated and
analyzed the performance of various tree-based machine learning approaches and
algorithms and identified the Extreme Gradient Boosting XGBOOST Classifier as
the most optimal solution to Customer churn problem. To deal with such
real-world problems, Paper emphasize the Model interpretability which is an
important metric to help customers to understand how Churn Prediction Model is
making predictions. In order to improve Model explainability and transparency,
paper proposed a novel approach to calculate Shapley values for possible
combination of features to explain which features are the most
important/relevant features for a model to become highly interpretable,
transparent and explainable to potential customers.
- Abstract（参考訳）: 顧客の振舞いを予測し、デジタル化の急速な成長とともに既存の顧客を維持することは、顧客がサブスクリプションベースの製品やサービスモデルを選択する機会を拡大する重要な課題となっている。
新しい顧客獲得のコストは、既存の顧客を維持するよりも5倍高いため、業界全体の大きな脅威である顧客チャーン問題に対処する必要がある。
収益に対する直接的な影響を考慮すると、企業は顧客のチャーン率を増加させる要因を特定します。
この論文の重要な目的は、最も混乱しがちである潜在的な顧客を予測し、そのような早期警告は、それらを保持するための修正措置を取るのに役立つ、ユニークな顧客チャーン予測モデルを開発することである。
そこで本研究では,木ベースの機械学習手法とアルゴリズムの性能を評価し分析し,xgboost分類器を顧客チャーン問題の最適解として同定した。
このような現実世界の問題に対処するため、Paper氏は、Churn Prediction Modelがどのように予測を行っているのかを顧客が理解するための重要な指標であるModel Interpretabilityを強調している。
モデル説明可能性と透明性を改善するために、モデルにとってどの機能が最も重要な/関連する機能であるかを説明するために、機能の組み合わせが可能なShapley値を計算する新しいアプローチを提案した。
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