基于机器学习的车险客户流失预测研究与应用

📅 2022年👤 张叶航🎓 浙江大学📜 工程管理硕士🏭 保险🎯 运营管理

🔧 研究方法： 机器学习（XGBoost、随机森林）、特征工程、客户流失预测

📝 摘要

运用机器学习算法（决策树、随机森林、XGBoost 等）构建车险客户流失预测模型，通过特征工程和数据挖掘识别流失风险因素，为保险公司客户挽留提供决策支持。

🎯 研究问题

车险客户流失率高，传统方法预测精度不足。

🔧 核心方法

机器学习（XGBoost、随机森林）· 特征工程 · 客户流失预测

📊 主要结论

机器学习模型能有效预测车险客户流失，为精准挽留提供依据。

📂 原文

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