Áp dụng mô hình máy học cho bài toán dự đoán hành vi thuê bao trong viễn thông

Tóm tắt

Xu hướng hiện nay, nghiên cứu và áp dụng các mô hình máy học vào các lĩnh vực trong cuộc sống đang được quan tâm bởi cả hai cộng đồng: nhà khoa học và doanh nghiệp. Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành tìm hiểu và áp dụng mô hình máy học cho lĩnh vực viễn thông. Cụ thể, chúng tôi sử dụng các mô hình phân lớp để dự đoán hành vi của thuê bao. Chúng tôi thực hiện đánh giá trên 10 mô hình máy học khác nhau dựa trên các giá trị đánh giá F1-Score, Precision, Recall, và Accuracy. Đánh giá được thực hiện dựa trên 6000 mẫu tập tin khác nhau được thu thập từ Trung tâm Công nghệ Thông tin, VNPT Hải Dương. Thực nghiệm chứng tỏ rằng sử dụng các mô hình học máy cho bài toán là một cách tiếp cận phù hợp. Đặc biệt, mô hình Gradient Boosting cho độ hồi tưởng (recall) rất cao – 0.986. Đây thực sự là một kết quả ấn tượng và là tiền đề để cải tiến, phát triển các mô hình mới đạt hiệu quả cao hơn trong tương lai nhằm giúp doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định kinh doanh phù hợp hơn với từng loại khách hàng.