Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад Прогнозирование оттока клиентов банка методами машинного обучения Баженов Р.И., Великовская Е.В., Седова Н.А. Поскольку привлечение нового клиента обходится значительно дороже, чем удержание уже имеющихся, то возникает актуальная задача прогнозирования оттока путём анализа предпочтений в каких-либо конкретных услугах. В настоящей работе представлены результаты по прогнозированию оттока клиентов банка с использованием современных методов машинного обучения. Такой прогноз предопределит процесс ухода клиента банка, позволив банку заблаговременно принять меры для того, чтобы предпринять меы по его удержанию. Обучающая выборка, содержащая свыше десяти тысяч деперсонализированных сведений о клиентах банка (взятых из открытых источников) включает в себя 20 идентификационных признаков, по которым осуществляется прогнозирование. В работе представлено описание этих идентификационных признаков, а также результаты обучения семью методами машинного обучения. В работе представлены оценки качества прогнозирования оттока клиентов банка для всех используемых методов машинного обучения, при этом компьютерное моделирование показало, что наилучшим методом для решаемой задачи является экстремальный градиентный бустинг. Ключевые слова: метод машинного обучения, отток клиентов, area under the curve, ансамбль методов, экстремальный градиентный бустинг, случайный лес. DOI: 10.25791/asu.10.2024.1535 Стр. 19-24.