朴素贝叶斯小样本金融客户分类方法与分类偏好研究

摘要：

对金融客户进行准确分类是向其提供个性化服务的前提.针对某金融产品的销售需求,通过在线推销测试收集客户样本数据,并根据用户反馈标注样本.通过构造概率分布函数、离散化连续型数据两种方式构建贝叶斯分类器.利用交叉检验训练和测试分类算法,发现朴素贝叶斯分类算法性能优于高斯贝叶斯算法和逻辑回归算法.离散化连续型数据过程中结合分类偏好进行数据过滤,实验证明,异常数据滤除率参数对客户分类算法的准确性有显著影响,通过恰当设置该参数的取值,可以调节分类算法的分类偏好.方法对于提升金融产品销售效率,降低营销成本有参考价值.

关键词：朴素贝叶斯、金融客户、小样本、分类、偏好

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：491-495