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在每个业务中，服务提供商的数量都在迅速增加。在这些日子里，银行业的客户选择将钱放在哪里的选择不足。因此，客户流失和参与已成为大多数银行的主要问题之一。使用机器学习技术来预测银行中客户流失的方法，这是人工智能的一个分支。该研究通过使用机器学习算法（例如KNN，SVM，决策树和随机森林分类器）来分析客户行为来促进对客户行为的探索。另外，已经采用了一些功能选择方法来找到更相关的功能并验证系统性能。实验是在Kaggle的搅拌模型数据集上进行的。将结果进行比较，以找到具有更高精度和可预测性的合适模型。因此，在准确性方面，与其他模型相比，过采样后的随机森林模型的使用更好。
使用机器学习在银行业中进行搅拌预测
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