《表1 影响退票率的特征变量》

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《基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究》

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退票率的统计要依据客票系统的售票、退票交易数据，交易数据包括乘车日期、车次、发站、到站、车厢、席位号、售出渠道、售出时间等属性。影响退票率的特征变量见表1，包括时间特征、区段特征、席别特征、售出特征，其中，时间特征依据节假日特点划分售出时间属性值；区段特征依据车票发站、到站与始发站、终到站的关系划分属性值；售出特征中“售出渠道”子特征，包括互联网、手机APP、车站窗口、TVM、电话订票几类属性值。文中将售出特征中的各子特征与各主特征一起作为特征变量，退票率作为目标变量进行分类及预测研究，在研究过程中对原始数据依据特征变量进行统计，获得售出量及退票量以进行退票率的计算。