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Support Vector Machine을 이용한 고객이탈 예측모형에 관한 연구
A Study on Customer Segmentation Prediction Model using Support Vector Machine
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- 발행기관
- 대한안전경영과학회 바로가기
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- 간행물
- 대한안전경영과학회지 KCI 등재후보 바로가기
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- 통권
- 제7권 제1호 (2005.03)바로가기
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- 페이지
- pp.199-210
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A154904
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원문정보
초록
- 영어
- Customer segmentation prediction has attracted a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that artificial neural networks (ANN) method achieved better performance than traditional statistical ones. However, ANN approaches have suffered from difficulties with generalization, producing models that can overfit the data. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVM), to the customer segmentation prediction problem in an attempt to provide a model with better explanatory power. To evaluate the prediction accuracy of SVM, we compare its performance with logistic regression analysis and ANN. The experiment results with real data of insurance company show that SVM superiors to them.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 이론 고찰
2.1 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis)
2.2 인공신경망
2.3 Support Vector Machine (SVM)
3. 보험회사 고객이탈예측 모형
3.1 분석자료 및 분석방법
3.2 분석결과
4. 결론
5. 참고문헌
키워드
Support Vector Machine Artificial Neural Networks Customer Segmentation Prediction저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 대한안전경영과학회 [Korea Safety Management & Science]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>안전공학
- 소개
- 안전경영에 관한 학문과 기술을 발전,보급,응용하여 안전기술 및 관리기술의 진흥에 공헌하며, 재해예방을 통한 안전사회의 구현을 그 목적으로 함.
간행물
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- 간행물명
- 대한안전경영과학회지 [Journal of Korea Safety Management & Science]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 1229-6783
- eISSN
- 2288-1484
- 수록기간
- 1999~2025
- 십진분류
- KDC 530 DDC 620
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