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摘要本评论论文探讨了机器学习技术在预测客户流失并增强电信行业客户保留率时的应用。本文首先讨论客户流失的重要性,其原因以及传统搅动预测方法的局限性。然后,它深入研究机器学习算法,包括决策树,支持向量机和集合方法。它突出了它们在处理电信行业典型的大型和复杂数据集方面的有效性。讨论扩展到数据质量,模型选择,实施和道德考虑方面所面临的挑战,并使用客户数据进行预测分析。本文还将机器学习模型与传统方法进行了比较,从而强调了可扩展性,准确性和实时处理的优势。此外,它确定了潜在的创新,例如改进的数据集成,可解释

实施客户保留机器学习技术

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