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银行客户购买银行产品行为预测研究--基于多模型的Stacking集成学习

价格 免费
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简介

随着银行业理念的转变,从传统的“产品中心”模式过渡到“客户中心”模式,精准预测客户对银行产品的购买意愿变得至关重要。本研究采用SMOTE技术进行数据过采样,并利用Stacking集成学习方法构建预测模型,同时结合模拟退火与TPE优化算法,以实现对银行客户购买行为的二元分类预测。研究结果显示,相较于单一模型,经过Stacking集成学习优化的模型展现出更优的预测性能,其AUC值达到0.8826,召回率高达0.8160,有效识别了潜在的银行产品购买者。基于此,该模型可被应用于精准营销策略中,以增强客户忠诚度,并促进银行、合作方及客户之间的互利共赢。

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