《表6 混淆矩阵统计信息：基于随机森林算法的客户退保预警分析——以国联人寿为例》

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《基于随机森林算法的客户退保预警分析——以国联人寿为例》

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将数据拆分比例设置为7∶3，左侧输出70%的数据。随机森林2参数设置中，选择表5中10个特征字段作为特征列。查看统计信息（见表6），参与模型评估预测的数据占2017年全量数据的30%，约7312条。其中，实际发生退保、预测值也为退保的有158条；实际没有退保、预测也没有退保的有6277条；实际没有退保、预测值为退保的有29条；实际发生退保、预测值没有退保的有848条。