简介:为提高基于随机森林算法重复拨打投诉预警模型的效果,文章从数据、指标、参数3个方面对模型进行优化。在数据处理方面,利用SMOTE算法平衡投诉与非投诉比例,一方面防止了模型出现过拟合;另一方面消除了非平衡数据对模型效果的影响。在特征选择方面,使用基尼系数进行特征选择,从而减少数据的噪声,提高模型预测的准确度。在参数调整方面,使用R语言软件对模型决策树数量参数和最大特征参数进行调整,模型最终的OOB误差率为5.03%,准确率和召回率均超过70%。目前投诉预警模型已经进行试点应用,实现了投诉业务的提前识别,通过采用相应服务策略,减少了服务升级事件,降低了客户投诉率,有效提升了客户感知。
简介:摘要:为了优化我国铁路货运业务流程,促进铁路货运业务的良性发展,对铁路货运流程的优化应当综合利用信息化技术,构建智能铁路电子商务平台,形成一个综合服务体系。采用层次化建模方法对业务流程进行模型建立与分析,找出模型中的不合理结构,应用关联矩阵重组优化规则对模型进行优化。最后以时间为参考因素,对优化前后的业务流程进行比较。实验结果表明改进后的货运流程在时间效率方面得到了明显的提升。