《表9 模型评估结果：基于数据挖掘的掌银客户流失预测建模方法研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
神经网络模型对验证数据进行验证，模型评估结果见表9。
| 图表编号 | XD0082523700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.08.07 |
| 作者 | 程勇、梁吉祥 |
| 绘制单位 | 中国农业银行研发中心 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 测试集的预测结果：基于K-Means和Logistic的寿险客户流失预测模型研究》2020.09.15
- 《表3 训练集的预测结果：基于K-Means和Logistic的寿险客户流失预测模型研究》2020.09.15
- 《表2 最终聚类结果：基于K-Means和Logistic的寿险客户流失预测模型研究》2020.09.15
- 《表2 预测模型测试结果：基于数据挖掘理论的心血管疾病预警方法建模》2020.02.25
- 《表3 模型初选评估表：基于数据驱动的机器人轴温预测建模与应用》2019.10.01
- 《表1 数据挖掘宽表变量：加油卡客户流失分析和预测——基于“跨行业数据挖掘标准流程”》2019.10.25
- 《表2 特征选择结果：加油卡客户流失分析和预测——基于“跨行业数据挖掘标准流程”》2019.10.25
- 《表2 特征选择结果：加油卡客户流失分析和预测——基于“跨行业数据挖掘标准流程”》2019.10.25
- 《表3 模型准确率：加油卡客户流失分析和预测——基于“跨行业数据挖掘标准流程”》2019.10.25
- 《表3各指标情况：信用卡客户流失预测模型研究》2019.09.10
- 《表2 混淆矩阵：信用卡客户流失预测模型研究》2019.09.10
- 《表1 建模指标：信用卡客户流失预测模型研究》2019.09.10
- 《表5 筛选后的变量：基于数据挖掘的掌银客户流失预测建模方法研究》2019.08.07
- 《表4 变量设计内容：基于数据挖掘的掌银客户流失预测建模方法研究》2019.08.07
- 《表7 模型预测评估：基于机器学习的中文MOOC教育学员流失预测研究》2019.06.05
- 《表1 数据特征维度提取：基于随机森林算法的客户流失模型》2019.04.10
- 《表4 Cox模型结果：基于生存分析模型的电信客户流失研究》2018.01.15
- 《表1 研究数据说明：基于生存分析模型的电信客户流失研究》2018.01.15
- 《表1 试验约束：基于缺失数据BN参数学习的电信流失客户预测算法》2018.01.20
- 《表2 测试集预测结果：基于大数据算法的商业银行企业客户信贷风险评价模型建立与实证研究》2018.11.20