《表3 XGBoost的预测结果》

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《基于客户细分的客户流失预测研究》

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基于sklearn的XGBClassifier（）进行模型训练，经过调参，最终在全数据上确定的模型参数如下：learning＿rate=0.2，n＿estimators=500，max＿depth=12，min＿child＿weight=1，gamma=0，subsample=1，colsample＿bytree=0.9，objective=′binary:logistic′，n＿jobs=-1，scale＿pos＿weight=2.6。高、中价值客户数据集上的模型参数与全数据上的不同的参数有：max＿depth=16，scale＿pos＿weight=2。低价值客户数据集上的模型参数与全数据上的不同的参数有：max＿depth=16，scale＿pos＿weight=4。最终训练的模型结果如表3所示。