論文の概要: Explainability of Highly Associated Fuzzy Churn Patterns in Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15827v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 09:44:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:24.989464
• Title: Explainability of Highly Associated Fuzzy Churn Patterns in Binary Classification
• Title（参考訳）: 二項分類における高関連ファジィチャーンパターンの説明可能性
• Authors: D. Y. C. Wang, Lars Arne Jordanger, Jerry Chun-Wei Lin,
• Abstract要約: 本研究では,多変量パターンの同定と,直観的解釈のためのソフト境界の設定の重要性を強調した。 主な目的は、機械学習モデルと、トップテキストのHUIMを用いたファジィセット理論を使用して、顧客の混乱の高度に関連付けられたパターンを特定することである。 その結果、顧客チャーン予測モデルの説明可能性と有効性を改善する革新的なアプローチが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.38368444137596
• License:
• Abstract: Customer churn, particularly in the telecommunications sector, influences both costs and profits. As the explainability of models becomes increasingly important, this study emphasizes not only the explainability of customer churn through machine learning models, but also the importance of identifying multivariate patterns and setting soft bounds for intuitive interpretation. The main objective is to use a machine learning model and fuzzy-set theory with top-\textit{k} HUIM to identify highly associated patterns of customer churn with intuitive identification, referred to as Highly Associated Fuzzy Churn Patterns (HAFCP). Moreover, this method aids in uncovering association rules among multiple features across low, medium, and high distributions. Such discoveries are instrumental in enhancing the explainability of findings. Experiments show that when the top-5 HAFCPs are included in five datasets, a mixture of performance results is observed, with some showing notable improvements. It becomes clear that high importance features enhance explanatory power through their distribution and patterns associated with other features. As a result, the study introduces an innovative approach that improves the explainability and effectiveness of customer churn prediction models.
• Abstract（参考訳）: 特に通信業界では、顧客はコストと利益の両方に影響を与える。 モデルの説明可能性の重要性が増すにつれて、機械学習モデルによる顧客チャーンの説明可能性だけでなく、多変量パターンの同定や、直感的な解釈のためのソフトバウンドの設定の重要性も強調される。 主な目的は、機械学習モデルと上位\textit{k} HUIMを用いたファジィセット理論を使用して、直感的な識別を伴う顧客チャーンの高関連パターンを識別することである。 さらに,本手法は,低,中,高分布にまたがる複数の特徴間の関連ルールを明らかにするのに役立つ。 このような発見は、発見の説明可能性を高めるのに役立っている。 実験によると、上位5つのHAFCPが5つのデータセットに含まれると、パフォーマンス結果の混合が観察され、いくつかの顕著な改善が見られた。 重要度の高い特徴が他の特徴に関連付けられた分布やパターンを通じて説明力を高めることは明らかである。 その結果、顧客チャーン予測モデルの説明可能性と有効性を改善する革新的なアプローチが導入された。

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