Uso del algoritmo Adaboost y la regresión logística para la predicción de fuga de clientes en una empresa de telefonía móvil

Autores/as

  • Aldo Richard Meza Rodríguez Dpto. Estadística e Informática. Facultad de Economía y Planificación. Universidad Nacional Agraria la Molina, Apartado postal 12-056 - La Molina, Lima (Perú).
  • Jorge Chue Gallardo Dpto. Estadística e Informática. Facultad de Economía y Planificación. Universidad Nacional Agraria la Molina, Apartado postal 12-056 - La Molina, Lima (Perú).

DOI:

https://doi.org/10.21704/ne.v5i2.1610

Palabras clave:

Algoritmo Adaboost, regresión logística, datos desbalanceados, medidas de desempeño, curva roc, validación cruzada, fuga de clientes.

Resumen

El objetivo de esta investigación tiene como propósito comparar un modelo de predicción de fuga de clientes en una empresa de telefonía móvil. El modelo propuesto fue el algoritmo Adaboost, el cual se desarrolla a través de aprendizaje adaptativo. Para probar su eficiencia se comparó con la regresión logística desde la perspectiva de la minería de datos. Como la variable objetivo de respuesta era desbalanceada se utilizó procedimientos de muestreo para equilibrar los datos (sub-muestreo, sobre-muestreo y SMOTE). Las medidas de desempeño para elegir el modelo fueron la precisión, el recall (sensibilidad), el F-mesausre y el AUC (curvas ROC). La precisión, el recall y el F-mesuare arrojaron rendimientos superiores a favor del algoritmo Adaboost, también la medida principal de desempeño dio un AUC=0,93 para el Adaboost, frente a un AUC=0,86 para la regresión logística. Realizadas todas las comparaciones, la validación y las medidas de desempeño, en conclusión, el modelo óptimo para la predicción de fuga de clientes en la empresa de telefonía móvil es el algoritmo Adaboost. Finalmente, con este algoritmo se detectó que las variables más importantes para entender el patrón de fuga de los clientes fueron el tipo de reclamo, rol del cliente, comunidad (relación del cliente con otros contactos), tipo de cliente, número de reclamos, número de llamadas, nota del cliente y MOU.

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Publicado

2020-12-30

Número

Sección

Artículo original / Research Article

Cómo citar

Meza Rodríguez, A. R., & Chue Gallardo, J. (2020). Uso del algoritmo Adaboost y la regresión logística para la predicción de fuga de clientes en una empresa de telefonía móvil. Natura@economía, 5(2), 102-117. https://doi.org/10.21704/ne.v5i2.1610

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