基于特征选择的客户流失预测集成模型研究
基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究
基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究一、概述随着市场竞争的日益激烈，客户流失已成为企业面临的一大挑战。
为了有效应对这一挑战，越来越多的企业开始关注并投入资源于客户流失预测的研究。
商务智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种集数据分析、数据挖掘、决策支持于一体的技术手段，为客户流失预测提供了强大的支持。
本文旨在基于商务智能技术，深入探讨客户流失预测模型与算法的研究。
客户流失预测是通过对现有客户的各种数据进行深入挖掘和分析，找出可能导致客户流失的关键因素，并据此建立预测模型，以实现对未来客户流失趋势的预测。
这种预测有助于企业提前发现潜在流失客户，从而采取针对性的措施进行挽留，降低客户流失率，提高客户满意度和忠诚度。
商务智能技术在客户流失预测中的应用主要体现在数据整合、数据挖掘和模型构建等方面。
通过整合来自不同渠道的客户数据，商务智能可以实现对客户行为的全面分析；借助数据挖掘技术，商务智能可以从海量数据中提取出有价值的信息，为预测模型的构建提供有力支持；基于这些数据和信息，商务智能可以构建出高效、准确的客户流失预测模型，为企业决策提供科学依据。
客户流失预测模型的构建并非易事。
不同的模型与算法在预测性能、计算复杂度、适应性等方面存在差异，需要根据实际情况进行选择和优化。
本文将围绕基于商务智能的客户流失预测模型与算法展开研究，以期为企业提供更有效的客户流失预测解决方案。
1. 客户流失对企业的影响及重要性在数字化时代，客户流失已成为企业面临的一大挑战。
客户流失不仅意味着企业丧失了稳定的收入来源，更可能导致市场份额的减少、品牌形象的受损，以及竞争地位的削弱。
准确预测并有效应对客户流失，对于企业的长远发展具有至关重要的意义。
客户流失直接影响企业的收入。
客户是企业盈利的基石，客户的流失意味着企业失去了稳定的收益来源。
尤其是在竞争激烈的行业中，客户的流失可能会给企业带来重大的经济损失。
电子商务中的客户流失预测模型研究
电子商务中的客户流失预测模型研究随着互联网的普及和电子商务的发展，越来越多的企业开始将业务拓展到线上，以便更好地满足客户的需求并获得更多的利润。
然而，客户流失成为困扰企业经营的一个难题。
因此，如何提前预测客户流失，提高客户忠诚度，成为了电子商务企业急需解决的问题。
1. 客户流失预测的意义在电子商务领域中，客户流失意味着业务的减少和收益的下降。
当客户选择离开之后，企业需要通过寻找新的客户来弥补收益损失，这种做法成本高昂，同时也不一定能够很好地满足企业的业务需求。
因此，预测客户流失，提前采取有效措施，通过维护老客户来提高客户忠诚度，是电子商务企业获取更多利润的关键所在。
2. 客户流失预测模型的分类现有的客户流失预测模型可以分为高维度的模型和低维度的模型两类。
高维度的模型主要考虑客户的行为和历史数据，这类模型能够分析庞大的数据集，从中挖掘出一些规律。
但在应用上可能存在一定的困难，因为这些模型需要更大的存储空间和更多的计算资源。
相反，低维度的模型主要考虑客户的特征和一些经验数据。
这种模型可以快速训练和部署，并且在应对某些场景时可以达到与高维度模型相仿的精度。
3. 客户流失预测模型的实现方式客户流失预测模型大体上可以分为以下几个阶段：3.1 数据收集数据收集是客户流失预测模型实现的第一步。
在数据收集阶段，需要搜集客户的基本信息，例如性别、年龄、消费金额等，同时也需要搜集与客户行为相关的数据，例如客户登陆频率、浏览记录、购买记录等。
这些数据可以通过企业内部的数据仓库或者第三方数据平台进行收集。
3.2 特征工程特征工程是客户流失预测模型实现的关键所在。
特征工程通常包括特征选择、特征变换和特征提取等步骤。
特征选择通常采用统计学方法或者机器学习方法，通过对特征的相关性进行筛选，保留与客户流失相关的特征。
特征变换通常采用标准化、归一化等数据预处理方法，将数据转换为更易于分析和处理的形式。
特征提取通常涉及到文本挖掘、图像识别、时间序列分析等技术，通过挖掘数据中的潜在规律，提取有关的特征。
基于决策树的客户流失预测模型研究
基于决策树的客户流失预测模型研究随着科技的发展和市场的竞争日益激烈，客户流失对于企业来说变得越来越严重。
客户流失不仅失去了现有客户，还会对企业的声誉和市场地位造成一定的影响。
因此，如何预测客户流失成为了许多企业关注的焦点。
在这个背景下，基于决策树的客户流失预测模型应运而生。
决策树是一种机器学习算法，通过对数据集的学习和分析，构建一颗树形结构来预测结果。
在客户流失预测中，决策树可以根据客户的历史行为和特征，判断其是否有流失的风险。
下面我们将从数据准备、模型训练和模型评估三个方面来探讨基于决策树的客户流失预测模型。
首先，数据准备是模型研究的第一步。
在客户流失预测中，我们需要收集并整理客户的相关数据，例如客户的购买记录、投诉记录、客户服务反馈等信息。
这些数据将成为构建决策树模型的基础。
同时，为了提高预测准确度，我们还需要对数据进行清洗和处理，消除噪声和缺失值。
接下来是模型训练的过程。
在决策树算法中，我们需要选择合适的特征来构建决策节点。
针对客户流失预测，我们可以选取一些常见的特征，例如客户的年龄、性别、购买频率、投诉次数等。
通过计算每个特征的信息增益或基尼指数，我们可以确定最佳分割点，并将数据集划分为不同的子集。
通过递归地构建决策树，我们可以得到一个具有较高预测准确度的模型。
最后是模型评估。
为了验证决策树模型的准确性和稳定性，我们需要使用一部分数据来验证模型，并计算预测的准确率、精确率、召回率等指标。
通过这些指标，我们可以评估模型的效果，并作出相应的调整和改进。
此外，为了增加模型的可解释性，我们还可以将决策树可视化，使决策过程更加直观和可理解。
基于决策树的客户流失预测模型不仅可以帮助企业及时发现潜在的流失风险，还可以帮助企业采取相应的措施，留住客户并提升客户满意度。
然而，决策树模型也存在一些问题和挑战。
例如，决策树容易过拟合或欠拟合，需要合适的剪枝策略来提高模型的泛化能力。
此外，决策树在处理连续型数据和缺失值时也存在一定的限制。
基于机器学习的客户流失预测模型研究
基于机器学习的客户流失预测模型研究随着市场竞争的日益激烈，企业正日益关注客户流失问题。
客户流失不仅会导致企业的市场份额减少，还会带来巨大的经济损失。
因此，开发有效的客户流失预测模型成为许多企业重要的研究课题。
本文将基于机器学习方法，探讨客户流失预测模型的研究。
一、引言随着信息技术的不断发展，企业拥有了更多的客户数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，通过机器学习的方法，可以从中挖掘出隐藏的规律，提高客户流失预测的准确性。
二、机器学习方法在客户流失预测中的应用1. 数据准备在建立客户流失预测模型之前，需要进行数据准备工作。
这些工作包括数据清洗、缺失值填补、特征工程等。
通过这些工作，我们可以得到适合机器学习算法处理的数据集。
2. 特征选择在客户流失预测中，选择合适的特征对于模型的准确性至关重要。
常用的特征选择方法有过滤法、包裹法和嵌入法等。
通过这些方法，我们可以找到对客户流失预测有较大影响的特征，提高模型的预测效果。
3. 模型选择机器学习方法有很多种，如逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
我们需要根据客户流失的特点和数据集的情况，选择合适的模型进行建模。
不同的模型有不同的优势和适用场景，选择合适的模型可以提高预测的准确性。
4. 模型评估建立好客户流失预测模型后，需要对模型进行评估。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1值等。
我们需要综合考虑这些指标，选择最优的模型。
5. 模型优化在模型评估的基础上，我们可以对模型进行优化。
常见的优化方法有调参、集成学习等。
通过这些优化方法，我们可以进一步提升模型的准确性和稳定性。
三、案例研究：基于机器学习的客户流失预测模型本文以某电信运营商为例，利用机器学习方法建立客户流失预测模型。
数据集包括客户的个人信息、使用情况、消费行为等。
通过对数据的准备、特征选择、模型选择和模型评估等步骤，最终建立了一个准确性较高的客户流失预测模型。
在建模过程中，我们选择了逻辑回归模型作为基础模型，并使用了特征选择方法来筛选重要的特征。
基于决策树的客户流失预测与分析研究
基于决策树的客户流失预测与分析研究随着市场竞争日益加剧，客户流失成为了众多企业的常见问题。
企业不仅需要努力吸引新客户，还需要通过对现有客户的关怀和维护，提高客户的忠诚度，并减少客户的流失。
因此，客户流失预测和分析成为了一项重要的研究课题。
基于决策树的客户流失预测是现今较为流行的预测算法之一。
该算法基于数据挖掘技术，根据历史数据的特征与客户是否流失的关系，建立决策树模型，以预测客户流失的可能性、影响因素及其作用程度。
一、常用的客户流失预测模型在客户流失预测中，常用的模型包括logistic回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
其中，决策树模型是一种基于树形结构的分类方法，能够直观地展示各种可能性的决策过程，是一种易于理解和实现的分类方法。
与其他模型相比，决策树模型具有以下优势：1、易于理解和解释；2、能够同时考虑多个因素的作用；3、不需要对数据进行预处理。
二、基于决策树的客户流失预测基于决策树的客户流失预测主要包括以下步骤：1、数据预处理：对数据进行清洗和转换，消除缺失值和异常值，并将数据转化为数值型或离散型数据。
2、特征选择：从历史数据中选择对客户流失影响较大的特征变量，过多的特征变量会导致决策树模型的过拟合，而过少的特征变量会导致决策树模型的欠拟合。
3、建立决策树模型：通过计算信息增益或基尼指数等指标，确定根节点和分支节点，构建决策树模型。
4、模型评估：通过预测客户流失的准确率、召回率、F1值等指标，对模型进行评估和优化。
三、客户流失预测的因素分析客户流失预测的因素分析是客户流失预测的关键环节，确定影响客户流失的因素对于提高客户流失预测的准确性和可信度有着重要作用。
影响客户流失的因素主要包括：1、消费行为：消费金额、消费频次、消费时长等指标。
2、客户个人信息：性别、年龄、教育程度、收入水平等指标。
3、服务质量：客户满意度、售后服务等指标。
4、市场环境：市场竞争情况、行业状况等指标。
五、客户流失预测的应用实例基于决策树的客户流失预测已经得到广泛的应用，可以用于银行、电信、保险、电商等多个领域的客户流失预测。
基于SVM算法的客户流失预测研究
基于SVM算法的客户流失预测研究随着互联网技术的迅速发展，许多企业开始重视客户关系管理（CRM），对于客户流失预测的研究也越来越重要。
客户流失预测是指通过数据分析和建模，预测哪些客户可能流失，从而采取措施保留这些客户。
针对这一问题，本文将介绍基于支持向量机（SVM）算法的客户流失预测研究。
一、相关概念在介绍SVM算法之前，先了解一些相关概念。
1.1 客户流失客户流失是指已有客户因各种原因，如不满意服务、价格过高、市场竞争等，选择离开原先的服务提供商，转向竞争对手或其他服务提供商，这种现象也称为“客户流失”或“客户流失率”。
1.2 客户流失预测客户流失预测是指根据已有客户的历史数据和行为模式，预测哪些客户可能流失，并采取相应措施避免其流失。
1.3 SVM算法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种机器学习算法，最初用于二分类任务，后来扩展到多分类任务和回归分析。
SVM算法具有良好的分类性能和泛化能力。
1.4 分类模型评估指标分类模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC值等。
准确率表示模型正确分类的样本占总样本数的比例；召回率表示模型检测到的正样本占所有正样本的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均数；ROC曲线是真正例率和假正例率之间的关系曲线；AUC值是ROC曲线下的面积。
二、客户流失预测模型客户流失预测模型通常由以下步骤构成：2.1 数据探索分析首先对已有的历史数据进行探索分析，包括数据的分布、变量的相关性、缺失值等，以便将数据进行清洗和处理，为后续建模做准备。
2.2 特征选择特征选择是指从已有的特征（变量）中选择出最具代表性和预测能力的变量，对模型性能有重要影响。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
2.3 数据切分数据切分是指将已有的历史数据按照一定比例划分为训练数据集和测试数据集，通常采用70%的数据训练模型，30%的数据测试模型。
基于机器学习技术的客户流失预测模型研究
基于机器学习技术的客户流失预测模型研究近年来，随着互联网技术的快速发展，越来越多的企业开始关注客户流失问题。
客户流失率高不仅会直接影响企业的收益，更会削弱企业的竞争力。
因此，如何预测和减少客户流失率已经成为了企业亟待解决的问题之一。
而机器学习技术的发展，则为客户流失预测带来了新机遇。
一、什么是机器学习机器学习是一种人工智能的分支，是对人类从经验中学习的过程进行自动化的仿真，是科学家研发出来解决问题的一种方法和手段。
它通过大量数据学习并找出规律，在以后的应用中进行预测或者分类，从而可以更好地满足人们的需求。
机器学习在很多领域有着广泛应用，如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。
二、客户流失预测客户流失预测是指通过分析历史客户数据，找出与客户流失相关的因素，并建立一个客户流失预测模型，以便于企业在未来识别和解决客户流失问题。
在建立预测模型的过程中，应该考虑到客户的个性化特征、行为习惯以及其他社会经济因素等多种因素。
三、机器学习在客户流失预测中的应用机器学习技术的发展为客户流失预测带来了新机遇。
利用机器学习算法，企业可以建立一个更为精准的预测模型，使得企业能够更快更好的识别和解决客户流失问题。
在机器学习中，最常用的算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等。
其中，决策树是最常用的算法之一。
它可以帮助企业识别出与客户流失相关的因素，并生成一棵决策树。
逻辑回归则可以帮助企业建立一个类似于多元线性回归的模型。
这里，我们可以把客户是否流失作为因变量，然后选择与此相关的一系列自变量，从而进行模拟预测。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的理论，主要应用于分类领域。
支持向量机是一种分类算法，可将训练出的模型作为分类器进行分类。
四、如何建立客户流失预测模型建立一个精准的客户流失预测模型，既需要有完整的数据，更需要充分的分析和计算。
以下是建立流失预测模型的一些步骤：1. 收集数据：首先确定客户数据的来源，收集与客户流失相关的数据，包括客户的个性化特征、交易数据、行为习惯等方面。
基于数据挖掘技术的客户流失预测模型构建与分析
基于数据挖掘技术的客户流失预测模型构建与分析随着市场竞争日益激烈，企业注重客户关系管理变得越来越重要。
管理者通过了解客户特征和行为，可以提高客户满意度，增加客户忠诚度，从而提高企业效益。
客户流失是企业经营中不可避免的问题，如何利用现有信息找到潜在客户并尽快防止其流失已经成为企业关注的焦点。
近年来，基于数据挖掘技术的客户流失预测模型受到越来越广泛的关注，并成为了许多企业管理者思考的焦点问题。
一、数据源和数据挖掘工具数据源是建立客户流失预测模型的基础，相关的数据来源有许多种，例如销售数据、客户满意度、客户行为数据等等。
本文以一家网络购物平台为例，使用该公司所存储的销售数据和客户满意度数据作为基础数据。
这些数据以电子表格的形式存在于公司数据库中，可供分析师使用。
使用数据挖掘工具进行分析是构建客户流失预测模型的关键，目前最常使用的工具是SPSS。
二、数据预处理与特征选择在使用SPSS进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理和特征选择。
数据预处理是指将原始数据进行清理和规范化处理的过程。
对于销售数据来说，需要将数据进行清理和筛选，排除异常值和数据缺失的情况，并将数据进行规范化处理。
客户满意度数据的处理步骤与销售数据类似，需要将数据进行清理并标准化。
特征选择是数据挖掘过程中的另一项重要工作，根据业务需求选择与客户流失相关的特征，过多或过少的特征都将影响模型的预测精度。
常用的特征选择方法有Wrapper、Filter和Embedded等多种方法。
Wrapper方法需要预设模型，即先定义出预测模型，再挑选特征观察哪些特征能让模型更精确。
Filter方法则是根据一定的规则选出数据的特征，不需要事先定义所需的模型。
综合考虑，本文选择了Wrapper方法作为特征选择的工具。
三、建立客户流失预测模型建立客户流失预测模型需要经过多轮数据科学流程。
首先，将数据划分成训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，通过不断优化模型，在测试集上验证其精度，尽量避免模型过拟合的情况。
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基于特征选择的客户流失预测集成模型研究摘要客户流失预测中数据不平衡问题引起的流失类预测精度不高是客户流失研究中面临的挑战性问题。
特征选择和集成学习都能够一定程度的解决此类问题，但如何有效的结合使得预测更加准确是我们亟待探究的问题。
首先介绍了客户流失预测常用的解决方法：数据抽样、特征选择、代价敏感等。
研究了特征选择和集成学习在流失预测过程中的优势，在此基础上提出了基于特征选择的分类器集成模型。
针对不同特征选择方法提出了三种基于特征选择的分类器集成模型：（1）不考虑属性重要性的特征选择分类器集成模型（NFSE）；(2)基于互信息的特征选择分类器集成模型（MIFSE）;(3)基于分类正确率的特征选择分类器集成模型（FCAFE）。
为了说明算法的适用性，将三种模型分别在朴素贝叶斯（NB)、神经网络（BP）、支持向量机（SVM）三种分类器下与不进行特征选择和不进行集成等模型做了对比分析。
实验表明基于特征选择的集成学习模型在三种分类算法下都得到了较好的分类精度。
关键词：客户流失抽样特征选择集成学习1 绪论1.1 研究背景及意义近年来，由于市场经济的日益全球化发展，企业面临的竞争压力越来越大。
银行、电信等行业的产品越来越趋于同质化，客户的选择日益自由化、多样化，使得客户的忠诚度越来越低，客户流失现象更加严重。
因此很多企业开始意识到客户的重要性，慢慢的将发展战略从以产品为中心转化为以客户为中心。
客户流失预测是利用客户记录的历史数据对潜在的流失客户进行判断的过程。
它是许多行业关注的一个重要问题,特别是在激烈竞争和越发自由的国内外电信、金融、客运、报刊等行业,受到学术界和实业界的广泛关注。
据统计,各行业客户流失率均较高,其中电信业平均每月的客户流失率约为2.2%。
客户流失不仅会因为减少销售而产生机会成本,而且会导致所吸引的新客户减少,而赢得一个新客户所花费的成本约大约是保留一个老客户所花费成本的5到6倍。
就有效地实施客户保持策略而言,为了确定策略实施的目标客户群,对潜在的流失客户进行预测在客户关系管理中具有十分重要的作用,能有效的降低企业的运行成本，因此降低客户流失率，是具有重要理论意义和现实意义的研究课题。
流失预测的关键在于所建立模型的精度、模型的解释性和数据特征变量的质量,如何建立高效的预测模型和挖掘出有效的数据特征变量是客户流失预测乃至客户关系管理领域亟待解决的关键问题。
客户流失从流失与否的角度分析，流失的客户远远小于不流失的客户，而对于企业而言有价值的是少数类流失的客户，针对这样类别不平衡的数据，特征选择能够有效的剔除一些冗余的信息，使得分类精度明显提高，特别是少数类的分类精度。
特征选择的研究目前已经非常的广泛和成熟，但是将特征选择和模型集成相结合还属于尝试中，所以怎样将特征选择和模型集成有效的结合是一个非常有价值的研究课题。
1.2 国内外研究现状客户流失预测研究开始于20世纪90年代。
我国学者在21世纪初开始研究客户流失预测方法,经过近十年的发展,客户流失预测研究取得了很大进步。
通过对目前客户流失预测方法研究发现,目前主要把客户流失预测看做分类问题。
客户流失预测的提法是:根据已知所属类别的若干个客户的n个特征指标,去判别一个未知类别的客户属于两个(或多个)不同类别中的哪一个类别。
根据发展历程和智能化程度的高低,大致可以划分为以下三个阶段:第一阶段主要采用基于传统统计学的预测方法,主要方法包括决策树、logistic回归(logistic regression)、贝叶斯分类器(naiveBayesian classifiers)和聚类(clustering)。
第二个阶段是基于人工智能的预测方法，主要包括人工神经网络(artificial neural- network,ANN)、自组织映射(self organizing maps,SOM)和进化学习(evolutionary learning,EL)算法。
第三阶段,即基于统计学习理论的预测方法。
该类方法主要以支持向量机(support vector machine,SVM)为代表。
赵宇等人[1]针对美国Duke大学客户关系管理中心的调查数据,利用改进的SVM来预测未来可能流失的客户,取得了较高的准确率。
Shao Jin-bo等人[2]为了平衡由数据抽样带来的预测偏差,引入了三种AdaBoost算法,并利用SVM方法建立了预测模型。
但是这些方法均存在这样或那样的不足,这些不足或问题主要集中在以下几方面。
1）这些方法没有从方法本身考虑真实数据中的客户类别分布是否平衡,因此常假设数据类别是平衡的或单纯采用过抽样等方法对数据进行预处理,这极大地影响了预测效果。
2）由于电信、银行等行业数据集为海量数据集，有着较高的特征维度，存在着大量的冗余信息甚至是噪声数据。
使得算法复杂度增加，计算时间延长，预测精度下降。
3）大多数方法均采用单一的评价标准,要么是流失与否的评价标准,要么是流失概率的评价标准,未将两个基本标准结合进行全面的客户流失预测研究。
1.3 本文研究内容综合上述提出的问题，本文是基于重庆银行的客户流失数据进行研究，主要研究数据的处理、特征选择、模型集成三个方面。
通过对数据的随机重复抽样处理，结合特征选择，构建了基于特征选择的分类器集成模型（Feature Selection based Ensemble,FSE）。
为了证明本模型的实用性，本文也建立了基于贝叶斯分类器(naiveBayesian classifiers，NB)，人工神经网络(artificial neuralnetwork,ANN)及支持向量机(support vector machine,SVM)的对比模型。
针对客户流失数据的高度不平衡，欠抽样使得数据集较少影响预测效果，本文采用过抽样的数据采样方法平衡数据集，但是重复的过抽样往往会造成过拟合问题，为了探究以解决此问题，本文提出了集成学习模型（ensemble leaning）。
通过对数据的多次随机过抽样，形成多个平衡的数据子集，然后每个子集建立一个分类模型，最后将各个模型的分类结果进行多数投票，得到最终的分类结果。
因为银行客户数据有着海量数据特征，存在着大量的信息冗余，一定程度的降低了分类器的预测效果，因此本文引入了特征选择算法，提出了基于特征选择的分类器集成模型。
1.4 本文组织结构本文通过数据处理、特征选择、集成学习等方面介绍了基于特征选择的集成模型。
并在常用预测算法如贝叶斯、神经网络、支持向量机进行了对比试验。
分析了他们的优缺点，适用范围及局限性。
得出了基于特征选择的集成模型能不同程度的提高分类器的预测精度。
第一章，介绍了客户流失研究的背景意义及预测模型的研究现状，本论文的研究内容及组织结构。
第二章，介绍了客户流失预测的相关理论，数据抽样、特征选择、代价敏感和常用的分类器模型。
第三章，在特征选择和集成学习的基础上提出了基于特征选择的集成模型，根据不同特征选择算法，分别研究了基于互信息和分类正确率的特征选择分类器集成模型。
第四章，将基于特征选择和集成学习的五个对比模型分别在贝叶斯、神经网络、支持向量机上进行实验，并进行了结果分析。
第五章，总结研究结论。
并指出研究展望。
2 相关理论介绍2.1重构数据集针对客户流失预测数据不平衡的特点，研究过程中往往采用数据重构的方法平衡数据集。
重构数据集，又叫重采样/重抽样/重取样，是解决数据不平衡的一个有效途径。
该方法主要是通过减轻数据集的不均衡程度来提高少数类的分类性能。
其关键在于：如何既能消除大量的冗余信息，显著减少数据不均衡程度，又能保证最小的信息损失，以保留绝大多数对分类学习有用的样本点。
重抽样方法，包括过抽样和欠抽样。
2.1.1过抽样过抽样通过增加少数类的样本来提高其分类性能，最简单的过抽样方法是随机复制少数类样本，但是这样的方法没有给少数类增加任何新的信息，有可能会使分类器的决策域变小，从而导致过学习。
改进的方法有SMOTE和Borderline-SMOTE算法，SMOTE根据一定的规则随机制造生成新的少数类样本点，并将这些新合成的少数类样本点合并到原来的数据集里，生成新的训练集。
Borderline-SMOTE则主要是通过在适当区域内进行插值，以保证新增加的样本是有价值的。
2.1.2欠抽样欠抽样是通过减少多数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的欠抽样方法是随机的去掉某些多数类样本来减少多数类的规模，但是这样的方法容易丢失多数类的一些重要信息使得整个分类性能下降。
改进的方法有Condensed Nearest Neighbor Rule 、Neighborhood Cleaning Rule 、One sided Selection 等，这些方法通过一定的规则和技术，找出边界样本和噪音样本，有选择地去掉分类作用不大，即远离分类边界或者引起数据重叠的多数类样本，并将其从大类中去掉，只留下安全样本和小类样本作为分类器的训练集。
2.1.3重复随机过抽样的集成学习方法集成学习通过训练多个个体并将其结果进行合成，显著地提高了学习系统的泛化能力，成为近年来机器学习领域一个重要的研究方向，并被国际权威T.GDietterich 称为当前机器学习四大研究方向之首[5],[6]。
重复随机过抽样的集成学习方法是将过抽样和集成学习有效的结合，不仅提高的学习系统的泛化能力也一定程度的克服了过抽样带来的过学习问题。
重复随机过抽样的集成学习方法是通过重复多次进行过抽样，形成n 个训练子集。
每个子集使用相同的分类器进行训练，最后将每个分类器的结果进行多数投票得到最终的分类。
基于特征选择的对比模型，重复随机过抽样集成学习方法又叫不考虑特征选择的集成模型。
具体算法步骤如下：输入：数据集D ，个体模型数T输出：分类结果R1. 开始2. 将数据集分为训练子集1D 和测试集2D ；3. for T k :1=4. 通过重复随机过抽样方法从训练子集的少数类样本集-1D 中得到一个子集-k D 1，-k D 1的样本数量和训练子集中的多数类样本集+1D 数量相同；5. -k D 1和+1D 组合成新的子集k D 3,用于训练个体分类模型k N ，并使用测试集2D 进行预测分类，得到分类结果k R ；6. End for7. 对T 个分类结果进行多数投票，得到最终的分类结果R ；2.1特征选择概述特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程， 是模式识别的关键问题之一，对于模式识别系统, 一个好的学习样本是训练分类器的关键，样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。
因此研究有效的特征选择方法至关重要[3]。
特征选择的一般过程是：首先从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若评价结果比停止准则好就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。