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摘要：本发明公开了基于LightGBM的银行用户流失预测模型，步骤为：S1：收集银行用户的多维行为数据；S2：对多为行为数据进行数据清洗和预处理；S3：对清洗和预处理后的数据进行特征工程；S4：利用LightGBM算法构建决策树；S5：决策树处理多维特征，划分训练集与数据集；S6：对训练集进行模型训练，调整数据集的参数；S7：对用户流失预测模型进行性能评估，分析预测结果，识别误分类原因，更新优化。通过基于LightGBM的银行用户流失预测模型，识别潜在的流失用户，针对其采取预防措施，提高用户留存率，增强用户体验与满意度。
主权项：1.基于LightGBM的银行用户流失预测模型，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集银行用户的多维行为数据；S2：对多为行为数据进行数据清洗和预处理；S3：对清洗和预处理后的数据进行特征工程；S4：利用LightGBM算法构建决策树；S5：决策树处理多维特征，划分训练集与数据集；S6：对训练集进行模型训练，调整数据集的参数；S7：对用户流失预测模型进行性能评估，分析预测结果，识别误分类原因，更新优化模型。
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百度查询： 中国农业银行股份有限公司重庆市分行 基于LightGBM的银行用户流失预测模型
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