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客户流失率是考量是业务成绩的一个非常关键的指标。根据历史数据建立模型，使用机器学习的方法预测客户流失概率，可以找出用户流失的因素，从而完善产品，减少客户流失概率。

那么，对于这样的一个问题，我们需要做哪些数据分析？特征又是如何提取？如何选择合适的机器学习模型？如何调整模型的参数？同时对于类似的这些问题，又有什么常见的套路呢？本文将基于客户流失率预测的赛题，以及个人的实战经验，对上述的问题一一做出解答。

接下来，将从以下几个方面对客户流失率预测这个问题进行阐述：首先，对现有的赛题和数据进行了一个简要的分析；然后是特征工程的介绍，着重介绍了针对现有的数据如何有效地提取特征；第三部分是模型及其原理的介绍，介绍了GBDT的原理，以及XGBoost的使用以及调参方法；第四部分介绍了常见的模型融合的方法，包括Bagging和Stacking，以及在本赛题中融合的架构；最后一部分是经验的总结，结合个人多次的参加大数据竞赛的实战经验，分享了相关经验。

问题分析

拿到一个机器学习问题，我们首先需要明白我们要解决一个什么问题。在云海竞赛平台的官方网站上给的赛题描述是非常模糊的一段话（深入了解...找到...），看完这个可能还是不明白需要干什么。没关系，继续看数据，数据如下图所示。数据上面有个label，是1表示客户最后流失了，是0的话表示最后客户没有流失。看到这里，于是明白了，这是一个分类的预测问题。

接着需要关注赛题的评价标准，对于任何比赛，评价标准一直是一个很重要的东西。评价标准即损失函数，直接决定了我们后边分类器的学习目标。对于一个分类的问题而言，最终的评价标准是准确率和召回率的一个组合，常见的就是F1值或者加权的F1值。对于这个比赛，评价标准是要求在达到97%的准确率的情况下，可以使得最后的召回率尽可能的高。这个也很好理解，和携程的业务关系密不可分。

对于客户流失概率而言，我“宁可错杀三千，也不可放过一个”。就是说，我是要尽可能地采取相关的措施，一定不能允许有客户流失的情况发生。同时，因为挽救可能流失的客户需要成本，所以我也要求尽可能高的召回率。

接下来关注的是数据的具体情况。数据的特征除了id和label以外大致可以分为三类，一种是订单本身的特征，比如订单的预定日期以及订单的入住日期等；另外一种是和用户相关的特征；还有一类特征是和酒店相关的特征，比如酒店的点评人数、酒店的星级偏好等。

同时，我们会注意到官方对于赛题数据，曾经做过这样一个解答：如果一个用户浏览了A、B、C、D四个酒店，最后选择了第四个酒店的话，那么会产生四条记录，并且这四条记录的label都会被标记为1。

从这一点我们可以看出，我们在做本地测试集划分的时候需要基于用户进行划分，也就是要保证划分前后的数据是满足独立同分布的。但是很遗憾，为了保护用户的隐私，并没有提供User ID的数据。因此，我们采取了一种近似的方法，就是看所有和用户相关的属性，如果这些属性都是相同的，那么我们就认为这是一个用户的行为。

我们基于上述原则，将原始训练数据集的三分之二划分为训练数据集，三分之一划分为本地测试集。因为这个场景下的时间序列特性不是很明显，所以没有按时间线对数据进行划分。在特征选择和调参的过程中我们主要使用线下的数据集进行的。

我们整个的工作流程如下图所示。线上的测评每天只有一次机会，我们在线下每天进行多次的特征选择和参数调整。整个的流程包括特征的抽取、数据集重采样、特征选择和模型的融合。

特征工程

整个特征工程的总体流程如下所示，相关的数据已经由比赛的主办方提取完成。我们在本次比赛中主要进行了数据采样一直到模型评估中间的工作。在生成了所有特征之后，我们会进行特征选择，我们通过本地的测试集对特征进行评估，保留有效的特征，去除无用的特征。

首先要进行缺失值的填充工作，从下图的数据中我们看到，有大量的缺失值分布在各个特征中。一般情况下填充缺失值的方法是使用均值或者0进行填充。我们在这里用0填充。但是有些属性，比如用户年订单量这样的特征，用0填充的话会产生混淆，填充之后无法判断是本身是0还是后来填充的0。所以我们对于这类特征，在填充0的基础上，构造一列新的特征，标记原始的数据中的0是否是我们填充得到的。

然后是特征的二值化以及特征的多项式变换，二值化主要使用了one-hot。前者将一些用数字枚举的特征变换成多维的0-1编码，后者根据现有特征演化出相关的特征。这一类的特征可以直接通过调用Sklearn的相关函数实现。

在第一部分的数据分析中，提到了这个数据跟用户是息息相关的。所以在这里在对数据进行用户分组之后，需要提出每组的最大值和最小值作为特征，如下图例子所示。

另外还有聚类特征，整个数据集中重要的两个部分，一个是用户相关的数据，一个是酒店相关的数据。因此，我们把这两类主体进行一个聚类，把类的标签号作为一个新的特征。对用户和酒店我们分别使用以下的特征进行聚类。

最后还有一类特征是根据现有特征衍生出来的一些特征，比如访问日期和实际入住日期之间的差值，还有访问日期和入住日期是不是周末等特征。在机器学习中，是否为周末这个特征往往是非常重要的。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/EwQOpbOaItyvTCKRtDxlVA