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摘要
针对客户流失在电信中检测率低的问题，文章提出了一种改进粒子群的随机森林模型。首先对数据的每个属性进行分析，选取合适的特征，再用SMOTE技术处理数据不均匀问题，然后运用决策树、随机森林、支持向量机等监督算法得出其中最优模型，其中随机森林算法最优，最后用改进PSO算法中的惯性权重和学习因子优化随机森林的参数。经实验验证该模型比随机森林和粒子群优化后的随机森林数据要高，准确率高达91%，召回率高达95%。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
