Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Customer Churn Prediction in Telecommunications: An Adaptive Ensemble Learning Approach

論文の概要: Enhancing Customer Churn Prediction in Telecommunications: An Adaptive Ensemble Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16284v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 06:27:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 14:55:17.148485
Title: Enhancing Customer Churn Prediction in Telecommunications: An Adaptive Ensemble Learning Approach
Title（参考訳）: 電気通信における顧客チャーン予測の強化--適応型アンサンブル学習アプローチ
Authors: Mohammed Affan Shaikhsurab, Pramod Magadum,
Abstract要約: 本稿では,高精度な顧客チャーン予測のための適応型アンサンブル学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、XGBoost、LightGBM、LSTM、Multi-Layer Perceptron(MLP)ニューラルネットワーク、Support Vector Machine(SVM)など、複数のベースモデルを統合する。この研究は99.28%の精度を達成し、チャーン予測の大きな進歩を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Customer churn, the discontinuation of services by existing customers, poses a significant challenge to the telecommunications industry. This paper proposes a novel adaptive ensemble learning framework for highly accurate customer churn prediction. The framework integrates multiple base models, including XGBoost, LightGBM, LSTM, a Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network, and Support Vector Machine (SVM). These models are strategically combined using a stacking ensemble method, further enhanced by meta-feature generation from base model predictions. A rigorous data preprocessing pipeline, coupled with a multi-faceted feature engineering approach, optimizes model performance. The framework is evaluated on three publicly available telecom churn datasets, demonstrating substantial accuracy improvements over state-of-the-art techniques. The research achieves a remarkable 99.28% accuracy, signifying a major advancement in churn prediction.The implications of this research for developing proactive customer retention strategies withinthe telecommunications industry are discussed.
Abstract（参考訳）: 既存の顧客によるサービス停止である顧客チャーンは、通信業界にとって大きな課題となっている。本稿では,高精度な顧客チャーン予測のための適応型アンサンブル学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、XGBoost、LightGBM、LSTM、MLP(Multi-Layer Perceptron)ニューラルネットワーク、Support Vector Machine(SVM)など、複数のベースモデルを統合する。これらのモデルは積み重ねアンサンブル法を用いて戦略的に組み合わせられ、ベースモデル予測からメタ機能生成によりさらに強化される。厳格なデータ前処理パイプラインは、多面的な機能エンジニアリングアプローチと組み合わせて、モデルパフォーマンスを最適化する。このフレームワークは3つの公開通信チャーンデータセットで評価されており、最先端技術よりもかなり精度が向上している。本研究は, 電気通信業界における積極的顧客維持戦略開発における大きな進展を示す, 99.28%の精度を達成している。

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