Customer Churn Analytics Using Monotonic Rules
Ładowanie...
Data
2023
Autorzy
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej
Lodz University of Technology Press
Lodz University of Technology Press
Abstrakt
Using bank customer churn data, we demonstrate the explanatory
and predictive capacity of monotonic decision rules. Since the data
are partially ordinal, they are structured by a new version of the Variable
Consistency Dominance-based Rough Set Approach before the induction of
monotonic decision rules. The induced rules characterize loyal customers
and the ones who left the bank. Such an approach is in line with explainable
AI, aiming to obtain a transparent and understandable decision model. In
the course of a computational experiment, we compare the predictive performance
of monotonic rules with several well-known machine learning models.
Opis
Słowa kluczowe
dominance-based rough set approach, ordinal classification with monotonicity constraints, monotonic decision rules, customer churn, podejście zbiorów przybliżonych oparte na dominacji, klasyfikacja porządkowa z ograniczeniami monotoniczności, monotoniczne reguły decyzyjne, odpływ klientów
Cytowanie
Szeląg M., Słowiński R., Customer Churn Analytics Using Monotonic Rules. W: Progress in Polish Artificial Intelligence Research 4, Wojciechowski A. (Ed.), Lipiński P. (Ed.)., Seria: Monografie Politechniki Łódzkiej Nr. 2437, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź 2023, s. 287-292, ISBN 978-83-66741-92-8, doi:
10.34658/9788366741928.46.