基于雙層LightGBM算法的5G套餐潛在客戶精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型研究一、引言1.1研究背景與意義隨著科技的飛速發(fā)展，5G技術(shù)已成為全球通信領(lǐng)域的焦點(diǎn)。自2019年5G在中國正式商用以來，其發(fā)展態(tài)勢(shì)迅猛。截至目前，我國已建成開通5G基站突破410萬個(gè)，5G網(wǎng)絡(luò)不斷向農(nóng)村地區(qū)延伸，實(shí)現(xiàn)了“鄉(xiāng)鄉(xiāng)通5G”，5G移動(dòng)電話用戶達(dá)9.5億戶，用戶普及率超過60%，建成了全球規(guī)模最大、技術(shù)領(lǐng)先的5G網(wǎng)絡(luò)。5G以其高速率、低時(shí)延、大連接的特性，不僅改變了人們的通信方式，更為各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，已融入80個(gè)國民經(jīng)濟(jì)大類，應(yīng)用廣度和深度不斷拓展。對(duì)于電信運(yùn)營商而言，在5G市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)5G套餐潛在客戶具有至關(guān)重要的意義。從市場(chǎng)拓展角度看，明確潛在客戶群體能夠使運(yùn)營商有的放矢地制定營銷策略，將資源精準(zhǔn)投入到最有潛力的客戶身上，從而有效降低營銷成本，提高營銷效果。例如，通過精準(zhǔn)定位潛在客戶，運(yùn)營商可以推出針對(duì)性的套餐優(yōu)惠活動(dòng)，吸引客戶選擇5G套餐，進(jìn)而擴(kuò)大市場(chǎng)份額。從網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃層面來講，了解潛在客戶的分布和需求，有助于運(yùn)營商合理規(guī)劃5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，優(yōu)化基站布局，確保網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用。比如，在潛在客戶密集的區(qū)域加大基站建設(shè)力度，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋和服務(wù)質(zhì)量，避免在需求較低的區(qū)域過度建設(shè)造成資源浪費(fèi)。在預(yù)測(cè)5G套餐潛在客戶的過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)揮著關(guān)鍵作用，而LightGBM算法因其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)備受關(guān)注。LightGBM是一種基于決策樹的高效梯度提升框架，與傳統(tǒng)的GBDT相比，它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有訓(xùn)練速度快、內(nèi)存占用低等顯著優(yōu)點(diǎn)。然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的LightGBM算法在某些情況下難以滿足高精度預(yù)測(cè)的需求。例如，在處理具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和高維度特征的數(shù)據(jù)時(shí)，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性可能會(huì)受到影響。因此，對(duì)LightGBM算法進(jìn)行改進(jìn)，提升其在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)中的性能，具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義。通過改進(jìn)算法，可以更精準(zhǔn)地挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息，提高對(duì)潛在客戶的識(shí)別能力，為運(yùn)營商的決策提供更可靠的依據(jù)，助力運(yùn)營商在5G市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)方面，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究。國外研究起步相對(duì)較早，部分學(xué)者運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，如邏輯回歸分析用戶行為數(shù)據(jù)與5G套餐選擇之間的關(guān)系，通過建立模型來預(yù)測(cè)潛在客戶。但隨著數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性的增加，這種方法逐漸暴露出局限性。近年來，國外開始廣泛采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。例如，有研究利用決策樹算法，從海量用戶數(shù)據(jù)中挖掘出影響用戶選擇5G套餐的關(guān)鍵因素，進(jìn)而構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，取得了一定的效果。但決策樹算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)容易出現(xiàn)過擬合問題，影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。國內(nèi)對(duì)5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)的研究也在不斷深入。一些學(xué)者從用戶畫像的角度出發(fā)，綜合考慮用戶的消費(fèi)習(xí)慣、通信行為、終端設(shè)備等多維度信息，構(gòu)建用戶畫像模型，以此來識(shí)別潛在客戶。這種方法能夠更全面地刻畫用戶特征，但在實(shí)際應(yīng)用中，如何準(zhǔn)確獲取和整合多源數(shù)據(jù)成為一個(gè)挑戰(zhàn)。還有研究采用聚類分析方法，將用戶按照相似性進(jìn)行分類，然后針對(duì)不同類別的用戶分析其選擇5G套餐的可能性，為精準(zhǔn)營銷提供依據(jù)。不過，聚類分析對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，且聚類結(jié)果的解釋性相對(duì)較弱。在LightGBM算法應(yīng)用方面，國外在數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽和工業(yè)界應(yīng)用中取得了顯著成果。在Kaggle等數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽中，LightGBM算法憑借其高效性和準(zhǔn)確性，成為眾多參賽者解決復(fù)雜問題的首選算法之一。在工業(yè)界，微軟等公司將LightGBM應(yīng)用于廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)、推薦系統(tǒng)等實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，大幅提升了模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測(cè)精度，降低了計(jì)算資源的消耗。國內(nèi)對(duì)LightGBM算法的研究和應(yīng)用也十分活躍。在金融領(lǐng)域，有研究將LightGBM算法應(yīng)用于信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，通過對(duì)客戶的信用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策支持，相比傳統(tǒng)算法，LightGBM算法在準(zhǔn)確性和效率上都有明顯提升。在醫(yī)療領(lǐng)域，利用LightGBM算法對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率。在通信領(lǐng)域，雖然已有部分研究嘗試將LightGBM算法應(yīng)用于客戶行為分析和業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)，但在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)方面，相關(guān)研究還相對(duì)較少，且現(xiàn)有研究主要集中在對(duì)傳統(tǒng)LightGBM算法的直接應(yīng)用，對(duì)于如何針對(duì)5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)這一特定場(chǎng)景對(duì)LightGBM算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，仍有待進(jìn)一步深入探索。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本研究聚焦于5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)及基于雙層LightGBM的改進(jìn)，旨在提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，為電信運(yùn)營商的市場(chǎng)決策提供有力支持。主要研究?jī)?nèi)容如下：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：從電信運(yùn)營商的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中收集用戶的基本信息，包括年齡、性別、職業(yè)等，這些信息能夠反映用戶的基本特征，可能對(duì)其選擇5G套餐的意愿產(chǎn)生影響。收集用戶的通信行為數(shù)據(jù)，如通話時(shí)長、短信數(shù)量、流量使用情況等，這些數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)用戶對(duì)通信服務(wù)的需求程度和使用習(xí)慣。收集用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，如套餐費(fèi)用、增值業(yè)務(wù)消費(fèi)等，有助于了解用戶的消費(fèi)能力和消費(fèi)偏好。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和缺失的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，使不同特征的數(shù)據(jù)具有相同的量綱，便于后續(xù)的分析和建模。采用特征工程方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和組合，提取出更具代表性的特征，如計(jì)算用戶的流量使用增長率、消費(fèi)穩(wěn)定性等指標(biāo)，為模型訓(xùn)練提供更有效的數(shù)據(jù)支持。模型構(gòu)建與改進(jìn)：深入研究傳統(tǒng)LightGBM算法的原理，包括其決策樹構(gòu)建過程、梯度計(jì)算方法以及模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)機(jī)制，明確其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)和在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)場(chǎng)景中可能存在的局限性，如對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)特征的處理能力不足、容易出現(xiàn)過擬合等問題。提出基于雙層LightGBM的改進(jìn)算法。在第一層，利用LightGBM算法對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行初步建模，挖掘出數(shù)據(jù)中的基本特征和潛在規(guī)律。在第二層，將第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征，與原始數(shù)據(jù)中的其他特征相結(jié)合，再次使用LightGBM算法進(jìn)行建模，進(jìn)一步提升模型對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的捕捉能力，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過調(diào)整模型的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、樹的深度、葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)量等，優(yōu)化模型的性能。采用交叉驗(yàn)證等方法，評(píng)估模型在不同參數(shù)設(shè)置下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、召回率、F1值等指標(biāo)，選擇最優(yōu)的參數(shù)組合，使模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上都能表現(xiàn)出良好的性能。模型評(píng)估與驗(yàn)證：使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)對(duì)改進(jìn)后的雙層LightGBM模型的性能進(jìn)行評(píng)估。準(zhǔn)確率反映了模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例，召回率衡量了模型能夠正確識(shí)別出的正樣本（即潛在5G套餐客戶）占實(shí)際正樣本的比例，F(xiàn)1值則綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，更全面地評(píng)估模型的性能。將改進(jìn)后的模型與傳統(tǒng)LightGBM模型以及其他相關(guān)預(yù)測(cè)模型，如邏輯回歸模型、決策樹模型等進(jìn)行對(duì)比分析。在相同的數(shù)據(jù)集和評(píng)估指標(biāo)下，比較各模型的預(yù)測(cè)性能，驗(yàn)證雙層LightGBM模型在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì)。利用實(shí)際的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的用戶選擇5G套餐的情況進(jìn)行對(duì)比，分析模型的預(yù)測(cè)誤差，進(jìn)一步優(yōu)化模型，確保模型能夠在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)5G套餐潛在客戶。本研究采用以下研究方法：文獻(xiàn)研究法：查閱國內(nèi)外關(guān)于5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用等方面的文獻(xiàn)資料，了解相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，為研究提供理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。通過對(duì)文獻(xiàn)的綜合分析，明確現(xiàn)有研究的不足和本研究的切入點(diǎn)，借鑒前人的研究方法和經(jīng)驗(yàn)，避免重復(fù)研究，提高研究的科學(xué)性和創(chuàng)新性。數(shù)據(jù)分析法：對(duì)收集到的電信用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，探索數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和特征，為模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。通過數(shù)據(jù)分析，了解用戶的行為模式、消費(fèi)習(xí)慣以及與5G套餐選擇相關(guān)的因素，為制定針對(duì)性的營銷策略提供依據(jù)。例如，分析不同年齡段、不同消費(fèi)層次用戶的5G套餐選擇傾向，以便運(yùn)營商針對(duì)不同用戶群體推出差異化的套餐和營銷活動(dòng)。實(shí)驗(yàn)研究法：通過設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，對(duì)比改進(jìn)前后的LightGBM模型以及其他相關(guān)模型的性能，驗(yàn)證雙層LightGBM模型的有效性和優(yōu)越性。在實(shí)驗(yàn)過程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和可重復(fù)性。設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)和數(shù)據(jù)集，觀察模型在不同情況下的表現(xiàn)，深入分析模型的性能變化原因，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供實(shí)驗(yàn)依據(jù)。1.4創(chuàng)新點(diǎn)本研究在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)及LightGBM算法改進(jìn)方面具有多維度的創(chuàng)新，為該領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供了新的思路和方法。模型架構(gòu)創(chuàng)新：提出基于雙層LightGBM的創(chuàng)新架構(gòu)，這在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)領(lǐng)域尚屬首次。傳統(tǒng)的LightGBM算法通常僅進(jìn)行單層建模，難以充分挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和潛在關(guān)系。而本研究通過構(gòu)建雙層結(jié)構(gòu)，第一層LightGBM模型初步挖掘數(shù)據(jù)特征，第二層則將第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新特征與原始特征融合再次建模，形成了一種深度挖掘數(shù)據(jù)信息的機(jī)制。這種創(chuàng)新架構(gòu)能夠更全面、深入地捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律，顯著提升模型對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)單層模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)的不足。特征融合創(chuàng)新：創(chuàng)新性地將第一層LightGBM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新特征融入到第二層模型的訓(xùn)練中。這種特征融合方式打破了傳統(tǒng)僅依賴原始數(shù)據(jù)特征進(jìn)行建模的局限，為模型引入了額外的信息維度。第一層模型的預(yù)測(cè)結(jié)果蘊(yùn)含了原始數(shù)據(jù)經(jīng)過初步學(xué)習(xí)后的關(guān)鍵信息，將其作為新特征，能夠幫助第二層模型更好地理解數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)5G套餐潛在客戶。這種基于模型輸出結(jié)果的特征融合方法，豐富了特征工程的手段，為提升模型性能開辟了新途徑。性能提升創(chuàng)新：在實(shí)驗(yàn)對(duì)比中，改進(jìn)后的雙層LightGBM模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率和F1值等關(guān)鍵指標(biāo)上相較于傳統(tǒng)LightGBM模型及其他相關(guān)預(yù)測(cè)模型有顯著提升。在準(zhǔn)確率方面，雙層LightGBM模型能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出真正的潛在客戶，減少誤判；召回率的提高意味著模型能夠覆蓋更多實(shí)際的潛在客戶，避免漏判；F1值的顯著優(yōu)化則綜合體現(xiàn)了模型在準(zhǔn)確率和召回率上的平衡優(yōu)勢(shì)，表明該模型在實(shí)際應(yīng)用中能夠更有效地篩選出5G套餐潛在客戶，為運(yùn)營商的精準(zhǔn)營銷和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供更可靠的決策依據(jù)，提升了運(yùn)營商在5G市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的效率和競(jìng)爭(zhēng)力。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.15G套餐概述5G套餐是基于第五代移動(dòng)通信技術(shù)推出的數(shù)據(jù)流量服務(wù)，將流量、語音、短信等資費(fèi)元素進(jìn)行搭配，劃分為不同資費(fèi)檔次，以滿足用戶多樣化的通信需求。與傳統(tǒng)4G套餐相比，5G套餐具有諸多顯著特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)。在速率方面，5G套餐展現(xiàn)出巨大飛躍。5G網(wǎng)絡(luò)的理論峰值速率可達(dá)20Gbps，是4G網(wǎng)絡(luò)峰值速率的20倍左右。在實(shí)際應(yīng)用中，5G套餐用戶可輕松體驗(yàn)到比4G快數(shù)倍的下載和上傳速度。例如，下載一部1GB的高清電影，4G網(wǎng)絡(luò)可能需要數(shù)分鐘，而5G套餐用戶僅需短短幾秒即可完成，大大節(jié)省了用戶時(shí)間，提升了數(shù)據(jù)傳輸效率，為用戶帶來更為流暢的在線視頻播放、高清圖片加載以及快速的文件傳輸?shù)润w驗(yàn)。在低時(shí)延特性上，5G套餐也表現(xiàn)出色。5G網(wǎng)絡(luò)的超低時(shí)延特性，其端到端時(shí)延最低可至1毫秒，相比4G網(wǎng)絡(luò)的數(shù)十毫秒時(shí)延，有了質(zhì)的提升。這使得5G套餐在支持實(shí)時(shí)交互類業(yè)務(wù)時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。以遠(yuǎn)程醫(yī)療為例，醫(yī)生通過5G網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)獲取患者的高清影像和生理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行遠(yuǎn)程手術(shù)操作，低時(shí)延保證了手術(shù)指令的及時(shí)傳輸，極大地提高了手術(shù)的精準(zhǔn)性和成功率；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車輛通過5G網(wǎng)絡(luò)與周邊環(huán)境和其他車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)通信，低時(shí)延確保了車輛能夠迅速響應(yīng)各種突發(fā)情況，保障行車安全。大連接能力是5G套餐的又一突出優(yōu)勢(shì)。5G網(wǎng)絡(luò)每平方公里可支持100萬個(gè)連接，能夠滿足海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的接入需求。在智能城市建設(shè)中，交通攝像頭、路燈、傳感器等各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都可以通過5G網(wǎng)絡(luò)連接到城市管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)城市的智能化管理；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，工廠中的大量機(jī)器設(shè)備、傳感器等可以通過5G套餐接入網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、優(yōu)化調(diào)度和遠(yuǎn)程運(yùn)維，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。當(dāng)前市場(chǎng)上，5G套餐類型豐富多樣，滿足了不同用戶群體的個(gè)性化需求。從套餐價(jià)格來看，各大運(yùn)營商推出了從低到高多個(gè)價(jià)位段的5G套餐。中國移動(dòng)的5G套餐檔次較多，價(jià)格范圍覆蓋較廣，最便宜的59元套餐，包含一定的流量和通話時(shí)長，適合對(duì)流量需求相對(duì)較小、日常通信主要以語音通話為主的用戶；而價(jià)格較高的899元套餐，則提供了超大流量、超長通話時(shí)長以及千兆寬帶等多項(xiàng)服務(wù)特權(quán)，滿足高端商務(wù)人士和對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)有高要求的用戶。中國聯(lián)通的5G套餐調(diào)整至10檔，99元套餐包含20GB流量和400分鐘通話，適合中等流量需求和通話需求的用戶；999元的高端套餐則提供了500GB流量和5000分鐘通話，并享受5G尊享服務(wù)。中國電信的5G套餐中，99元套餐包含10GB全國流量（不含港澳臺(tái)）、300分鐘通話和寬帶等，滿足普通用戶的基本通信和上網(wǎng)需求；不同價(jià)位的套餐還提供了不同量級(jí)的流量和通話時(shí)長選擇，用戶可根據(jù)自身實(shí)際使用情況靈活挑選。從套餐內(nèi)容來看，除了基本的流量、語音和短信服務(wù)外，不少5G套餐還包含了豐富的增值服務(wù)和會(huì)員權(quán)益。一些5G套餐贈(zèng)送視頻平臺(tái)會(huì)員，如愛奇藝、騰訊視頻等，用戶可以免費(fèi)觀看平臺(tái)上的海量影視資源；部分套餐提供音樂平臺(tái)會(huì)員，讓用戶暢聽高品質(zhì)音樂；還有的套餐包含云存儲(chǔ)空間，方便用戶存儲(chǔ)照片、文件等數(shù)據(jù)。這些增值服務(wù)和會(huì)員權(quán)益，不僅增加了5G套餐的附加值，也進(jìn)一步提升了用戶的使用體驗(yàn)。隨著5G技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，5G套餐也呈現(xiàn)出一系列發(fā)展趨勢(shì)。在價(jià)格方面，隨著5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本的逐漸降低和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，5G套餐價(jià)格總體呈下降趨勢(shì)，讓更多用戶能夠享受到5G帶來的便捷服務(wù)。在套餐內(nèi)容上，未來的5G套餐將更加注重個(gè)性化和定制化。運(yùn)營商將根據(jù)用戶的使用習(xí)慣、消費(fèi)偏好等多維度數(shù)據(jù)，為用戶量身定制專屬的5G套餐。對(duì)于游戲愛好者，套餐可以提供高速低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)保障以及游戲禮包、游戲會(huì)員等專屬權(quán)益；對(duì)于商務(wù)人士，套餐可以側(cè)重于提供大流量、長通話時(shí)長以及安全可靠的云服務(wù)等。在服務(wù)質(zhì)量上，運(yùn)營商將不斷優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋和服務(wù)質(zhì)量，提升用戶的使用體驗(yàn)。加強(qiáng)5G網(wǎng)絡(luò)在偏遠(yuǎn)地區(qū)和室內(nèi)環(huán)境的覆蓋，減少信號(hào)盲區(qū)；提高網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞和掉線的概率，確保用戶能夠隨時(shí)隨地享受到優(yōu)質(zhì)的5G服務(wù)。2.2潛在客戶預(yù)測(cè)的重要性及常用方法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)5G套餐潛在客戶對(duì)電信運(yùn)營商具有多方面的重要意義，它是運(yùn)營商制定科學(xué)營銷策略、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置以及提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵依據(jù)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的5G通信市場(chǎng)中，精準(zhǔn)的潛在客戶預(yù)測(cè)是運(yùn)營商制定有效營銷策略的基石。通過預(yù)測(cè)，運(yùn)營商能夠深入了解不同客戶群體的需求、偏好和消費(fèi)能力，從而針對(duì)性地設(shè)計(jì)5G套餐和營銷活動(dòng)。對(duì)于年輕的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體，他們對(duì)流量需求大，且追求新鮮的數(shù)字內(nèi)容服務(wù)，運(yùn)營商可以推出包含大流量、視頻會(huì)員權(quán)益和熱門游戲禮包的5G套餐，并通過社交媒體、線上廣告等渠道進(jìn)行精準(zhǔn)推廣。這樣的策略能夠提高營銷活動(dòng)的針對(duì)性和吸引力，吸引更多潛在客戶選擇5G套餐，進(jìn)而擴(kuò)大市場(chǎng)份額。準(zhǔn)確的潛在客戶預(yù)測(cè)有助于運(yùn)營商合理分配營銷資源，避免資源浪費(fèi)。傳統(tǒng)的廣泛撒網(wǎng)式營銷方式成本高且效果不佳，而基于潛在客戶預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)營銷能夠?qū)①Y源集中投入到最有潛力的客戶群體上，提高營銷投入的回報(bào)率。從網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃角度來看，潛在客戶預(yù)測(cè)為運(yùn)營商提供了關(guān)鍵的決策支持。通過分析潛在客戶的地理分布和使用需求，運(yùn)營商可以優(yōu)化5G基站的布局，確保網(wǎng)絡(luò)覆蓋的合理性和高效性。在潛在客戶密集的城市商業(yè)區(qū)、高校區(qū)等區(qū)域，增加基站建設(shè)密度，提高網(wǎng)絡(luò)容量和覆蓋質(zhì)量，以滿足大量用戶同時(shí)使用5G網(wǎng)絡(luò)的需求；在潛在客戶較少的偏遠(yuǎn)地區(qū)，則可以根據(jù)實(shí)際需求合理安排基站建設(shè)，避免過度投資。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)潛在客戶的使用需求，如不同區(qū)域的流量需求峰值、業(yè)務(wù)類型偏好等，有助于運(yùn)營商合理配置網(wǎng)絡(luò)資源，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，提升用戶體驗(yàn)。在潛在客戶預(yù)測(cè)方面，傳統(tǒng)的方法主要包括市場(chǎng)調(diào)研法、基于規(guī)則的方法和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法。市場(chǎng)調(diào)研法通過問卷調(diào)查、訪談等方式收集客戶的意見和需求，從而判斷潛在客戶群體。這種方法雖然能夠直接獲取客戶的反饋，但存在樣本代表性不足、調(diào)查周期長、成本高的問題?；谝?guī)則的方法則是根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，如客戶的消費(fèi)金額、通話時(shí)長等指標(biāo)，來篩選潛在客戶。然而，這種方法依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，規(guī)則的制定往往難以全面考慮復(fù)雜的客戶行為和市場(chǎng)變化，容易遺漏潛在客戶。簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，如線性回歸分析，通過建立客戶特征與購買行為之間的線性關(guān)系來預(yù)測(cè)潛在客戶。但這種方法假設(shè)條件較為嚴(yán)格，對(duì)于復(fù)雜的非線性關(guān)系難以準(zhǔn)確建模，在實(shí)際應(yīng)用中存在較大的局限性。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法逐漸成為潛在客戶預(yù)測(cè)的重要工具。與傳統(tǒng)方法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。邏輯回歸算法雖然原理簡(jiǎn)單，但在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)容易出現(xiàn)欠擬合問題，無法充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。決策樹算法容易過擬合，對(duì)數(shù)據(jù)的微小變化敏感，導(dǎo)致模型的泛化能力較差。這些傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在面對(duì)5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)這種復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，難以滿足高精度預(yù)測(cè)的需求。因此，探索更有效的算法和模型，成為提升5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。2.3LightGBM算法原理與特性LightGBM是一種基于決策樹算法的高效梯度提升框架，它在傳統(tǒng)梯度提升決策樹（GBDT）的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多項(xiàng)優(yōu)化創(chuàng)新，從而在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出卓越的性能。其核心原理圍繞決策樹的構(gòu)建與梯度提升機(jī)制展開，同時(shí)引入了一系列獨(dú)特的技術(shù)來提升效率和準(zhǔn)確性。LightGBM采用基于直方圖的決策樹算法，這是其區(qū)別于傳統(tǒng)決策樹算法的關(guān)鍵特性之一。在傳統(tǒng)的決策樹構(gòu)建過程中，例如XGBoost基于預(yù)排序方法的決策樹算法，需要對(duì)所有特征按照特征數(shù)值進(jìn)行預(yù)排序，在遍歷分割點(diǎn)時(shí)計(jì)算分裂增益，這種方式雖然能精確找到分割點(diǎn)，但存在空間消耗大、時(shí)間開銷大以及對(duì)cache優(yōu)化不友好等問題。而LightGBM的直方圖算法則另辟蹊徑，它先把連續(xù)的浮點(diǎn)特征值離散化成個(gè)整數(shù)，同時(shí)構(gòu)造一個(gè)寬度為的直方圖。在遍歷數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)離散化后的值作為索引在直方圖中累積統(tǒng)計(jì)量，當(dāng)遍歷一次數(shù)據(jù)后，直方圖累積了需要的統(tǒng)計(jì)量，然后根據(jù)直方圖的離散值，遍歷尋找最優(yōu)的分割點(diǎn)。這種算法具有諸多優(yōu)勢(shì)，在內(nèi)存占用方面，它不僅不需要額外存儲(chǔ)預(yù)排序的結(jié)果，而且可以只保存特征離散化后的值，一般用8位整型存儲(chǔ)即可，內(nèi)存消耗可降低為原來的1/8；在計(jì)算代價(jià)上，預(yù)排序算法每遍歷一個(gè)特征值就需要計(jì)算一次分裂的增益，而直方圖算法只需要計(jì)算次（可認(rèn)為是常數(shù)），直接將時(shí)間復(fù)雜度從降低到，大大提高了計(jì)算效率。雖然由于特征離散化，找到的分割點(diǎn)不是很精確，可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一定影響，但在實(shí)際應(yīng)用中，在不同的數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種影響通常較小，甚至在某些情況下，離散化的分割點(diǎn)還能提升模型的泛化能力。單邊梯度采樣（Gradient-basedOne-SideSampling，GOSS）是LightGBM的另一項(xiàng)重要優(yōu)化技術(shù)。在數(shù)據(jù)集中，不同樣本的梯度值往往存在較大差異，大量樣本的梯度值較小，對(duì)模型訓(xùn)練的影響相對(duì)較小。GOSS正是基于這一特點(diǎn)，在計(jì)算信息增益時(shí)，它保留大部分梯度較大的樣本，隨機(jī)采樣一小部分梯度較小的樣本，從而減少了大量只具有小梯度的數(shù)據(jù)實(shí)例。這樣在不影響模型精度的前提下，大大減少了計(jì)算量，提高了訓(xùn)練速度。以一個(gè)包含100萬個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集為例，若其中80%的樣本梯度較小，通過GOSS算法，可僅保留20%梯度較大的樣本以及少量隨機(jī)采樣的小梯度樣本，假設(shè)隨機(jī)采樣比例為10%，則參與計(jì)算信息增益的樣本量可減少至20萬+8萬=28萬個(gè)，相較于全部100萬個(gè)樣本參與計(jì)算，計(jì)算量大幅降低?；コ馓卣骼墸‥xclusiveFeatureBundling，EFB）技術(shù)是LightGBM在處理高維度數(shù)據(jù)時(shí)的有效手段。在高維數(shù)據(jù)中，許多特征是互斥的，即這些特征不會(huì)同時(shí)為非零值，如one-hot編碼后的特征。EFB利用這一特性，將許多互斥的特征捆綁為一個(gè)特征，達(dá)到了降維的目的。通過這種方式，減少了特征的數(shù)量，從而降低了計(jì)算復(fù)雜度，提升了模型的訓(xùn)練效率。在一個(gè)擁有1000個(gè)特征的數(shù)據(jù)集里，若其中有200個(gè)互斥特征，通過EFB技術(shù)將它們捆綁為10個(gè)特征束，那么在模型訓(xùn)練時(shí)，需要處理的特征維度就從1000維降低到了810維（1000-200+10），大大減輕了計(jì)算負(fù)擔(dān)。在決策樹的生長策略上，LightGBM采用了帶深度限制的Leaf-wise算法，而大多數(shù)GBDT工具使用的是按層生長（level-wise）的決策樹生長策略。按層生長策略不加區(qū)分地對(duì)待同一層的葉子，會(huì)帶來很多不必要的開銷，因?yàn)閷?shí)際上很多葉子的分裂增益較低，沒必要進(jìn)行搜索和分裂。而Leaf-wise算法則是從所有葉子中選擇分裂增益最大的葉子進(jìn)行分裂，能夠更快速地降低誤差，得到更好的精度。但為了防止過擬合，LightGBM引入了深度限制，確保樹的生長不會(huì)過于深入。在一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集上，使用Leaf-wise算法生長的決策樹可能在較少的層數(shù)內(nèi)就能達(dá)到較高的精度，而使用level-wise算法可能需要更多的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)才能達(dá)到相似的效果，從而導(dǎo)致計(jì)算量增加和過擬合風(fēng)險(xiǎn)提高。LightGBM還直接支持類別特征（CategoricalFeature），無需對(duì)類別特征進(jìn)行額外的編碼處理。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理類別特征時(shí)，通常需要先將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，如one-hot編碼、LabelEncoding等，這不僅增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性，還可能引入額外的噪聲。LightGBM通過內(nèi)置的算法，能夠直接處理類別特征，在決策樹構(gòu)建過程中，合理地利用類別特征的信息進(jìn)行分裂，提高了模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。在一個(gè)包含“性別”“職業(yè)”等類別特征的客戶數(shù)據(jù)集里，LightGBM可以直接將這些類別特征作為輸入，在構(gòu)建決策樹時(shí)，自動(dòng)根據(jù)類別特征的不同取值進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分裂，無需像傳統(tǒng)算法那樣先進(jìn)行復(fù)雜的編碼轉(zhuǎn)換。此外，LightGBM在并行學(xué)習(xí)和Cache命中率優(yōu)化方面也表現(xiàn)出色。它支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、特征并行和投票并行等多種并行模式，能夠充分利用多核CPU或分布式環(huán)境的計(jì)算資源，大幅提升訓(xùn)練速度。在數(shù)據(jù)并行模式下，不同的機(jī)器處理不同的數(shù)據(jù)子集，然后匯總結(jié)果；特征并行模式則是不同的機(jī)器處理不同的特征子集，提高特征處理的效率；投票并行模式通過減少數(shù)據(jù)傳輸量，進(jìn)一步提升了并行計(jì)算的效率。在Cache命中率優(yōu)化方面，LightGBM通過合理的數(shù)據(jù)訪問策略，減少了數(shù)據(jù)訪問的隨機(jī)性，提高了Cache的命中率，從而加快了數(shù)據(jù)讀取速度，提升了整體訓(xùn)練效率。在一個(gè)大規(guī)模的分布式訓(xùn)練環(huán)境中，使用LightGBM的并行學(xué)習(xí)功能，可將訓(xùn)練時(shí)間從原來的數(shù)小時(shí)縮短至數(shù)十分鐘，大大提高了模型的訓(xùn)練效率，使其能夠快速適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理需求。2.4雙層LightGBM的基本原理與架構(gòu)雙層LightGBM是在傳統(tǒng)LightGBM算法基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種改進(jìn)型模型架構(gòu)，旨在進(jìn)一步提升模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)性能。其核心概念是通過構(gòu)建兩層LightGBM模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)特征的深度挖掘和對(duì)復(fù)雜模式的有效捕捉。在架構(gòu)設(shè)計(jì)上，雙層LightGBM由兩個(gè)層次的LightGBM模型串聯(lián)而成。第一層LightGBM模型以原始數(shù)據(jù)作為輸入，這些原始數(shù)據(jù)包含了用戶的各類特征信息，如基本屬性、通信行為、消費(fèi)習(xí)慣等多維度數(shù)據(jù)。模型通過決策樹的構(gòu)建和梯度提升機(jī)制，對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的學(xué)習(xí)和特征提取。在這個(gè)過程中，基于直方圖的決策樹算法發(fā)揮了關(guān)鍵作用，它將連續(xù)的浮點(diǎn)特征值離散化成有限個(gè)整數(shù)，并構(gòu)造直方圖來累積統(tǒng)計(jì)量，從而快速尋找最優(yōu)的分割點(diǎn)，大大提高了模型訓(xùn)練的效率。單邊梯度采樣（GOSS）技術(shù)則通過保留大部分梯度較大的樣本，隨機(jī)采樣一小部分梯度較小的樣本，在減少計(jì)算量的同時(shí)，盡可能保證了模型的精度。經(jīng)過第一層模型的學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)中的一些基本特征和簡(jiǎn)單模式被挖掘出來，模型輸出初步的預(yù)測(cè)結(jié)果。第二層LightGBM模型則將第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征，與原始數(shù)據(jù)中的其他特征進(jìn)行融合。這種特征融合方式為模型引入了額外的信息維度，使得第二層模型能夠從新的視角對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。第二層模型同樣運(yùn)用LightGBM算法的一系列優(yōu)化技術(shù)，如互斥特征捆綁（EFB）技術(shù)對(duì)高維度數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度；采用帶深度限制的Leaf-wise算法進(jìn)行決策樹生長，在避免過擬合的同時(shí)，更快速地降低誤差，提高模型的精度。通過第二層模型的再次學(xué)習(xí)，能夠進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和潛在關(guān)系，從而提升模型的整體預(yù)測(cè)性能。以5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)為例，在第一層LightGBM模型訓(xùn)練時(shí)，它可能從用戶的年齡、性別、當(dāng)前套餐使用情況等原始特征中，初步判斷出用戶對(duì)通信服務(wù)的基本需求和消費(fèi)傾向，給出一個(gè)初步的潛在客戶預(yù)測(cè)結(jié)果。在第二層模型中，將第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新特征，與用戶的流量使用增長率、近期通話時(shí)長變化等其他特征相結(jié)合，模型可以更深入地分析用戶的行為變化趨勢(shì)，挖掘出那些隱藏在數(shù)據(jù)背后的、更能反映用戶潛在需求的信息，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶是否為5G套餐潛在客戶。與傳統(tǒng)LightGBM相比，雙層LightGBM在架構(gòu)和工作流程上存在顯著差異。傳統(tǒng)LightGBM僅通過單層模型對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，雖然其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，但在面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和高維度特征時(shí)，可能無法充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度受限。而雙層LightGBM通過增加一層模型，并引入獨(dú)特的特征融合方式，能夠更全面、深入地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，提升模型對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和預(yù)測(cè)能力。在面對(duì)包含大量非線性關(guān)系和復(fù)雜特征的數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)LightGBM可能難以準(zhǔn)確捕捉這些關(guān)系，而雙層LightGBM的第二層模型可以利用第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果，更好地理解和處理這些復(fù)雜關(guān)系，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。雙層LightGBM在計(jì)算復(fù)雜度和訓(xùn)練時(shí)間上相對(duì)傳統(tǒng)LightGBM會(huì)有所增加，因?yàn)樗枰M(jìn)行兩層模型的訓(xùn)練和特征融合操作。但通過合理的參數(shù)調(diào)整和并行計(jì)算優(yōu)化，其性能提升帶來的收益往往能夠彌補(bǔ)這些額外的開銷，使其在對(duì)預(yù)測(cè)精度要求較高的場(chǎng)景中具有更大的應(yīng)用價(jià)值。三、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)來源本研究的數(shù)據(jù)來源主要涵蓋電信運(yùn)營商數(shù)據(jù)庫和市場(chǎng)調(diào)研兩大部分，這些數(shù)據(jù)為深入分析5G套餐潛在客戶提供了多維度、全面的信息支持。電信運(yùn)營商數(shù)據(jù)庫是本研究的核心數(shù)據(jù)來源，其包含豐富的用戶信息，可從多個(gè)維度進(jìn)行細(xì)分。在用戶基本信息方面，涵蓋了用戶的年齡、性別、職業(yè)、教育程度、居住地區(qū)等內(nèi)容。年齡信息有助于分析不同年齡段用戶對(duì)5G套餐的接受程度和需求差異，如年輕用戶可能對(duì)高速率的5G網(wǎng)絡(luò)有更高需求，用于在線游戲、高清視頻等娛樂活動(dòng)；而中老年用戶可能更關(guān)注套餐的性價(jià)比和語音通話時(shí)長。性別差異也可能影響用戶對(duì)5G套餐的選擇，例如男性用戶可能對(duì)新技術(shù)的接受度更高，更傾向于體驗(yàn)5G網(wǎng)絡(luò)的高速性能；女性用戶可能更注重套餐所包含的增值服務(wù)，如視頻會(huì)員權(quán)益等。職業(yè)和教育程度信息可以反映用戶的收入水平和消費(fèi)觀念，從而進(jìn)一步分析其對(duì)5G套餐的消費(fèi)能力和偏好。居住地區(qū)信息則與當(dāng)?shù)氐木W(wǎng)絡(luò)覆蓋情況和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)，發(fā)達(dá)地區(qū)的用戶可能對(duì)5G套餐的需求更為迫切，而偏遠(yuǎn)地區(qū)的用戶可能受到網(wǎng)絡(luò)覆蓋限制，對(duì)5G套餐的需求相對(duì)較低。通信行為數(shù)據(jù)是運(yùn)營商數(shù)據(jù)庫的重要組成部分，包括通話時(shí)長、通話頻率、短信數(shù)量、流量使用情況等。通話時(shí)長和頻率能夠體現(xiàn)用戶的語音通信需求，對(duì)于經(jīng)常進(jìn)行長途通話或商務(wù)溝通的用戶，可能更需要包含大量通話時(shí)長的5G套餐。短信數(shù)量雖然在現(xiàn)代通信中占比逐漸降低，但仍能反映部分用戶的通信習(xí)慣。流量使用情況是衡量用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求的關(guān)鍵指標(biāo)，通過分析用戶的流量使用量、使用時(shí)間分布以及使用的應(yīng)用類型，可以深入了解用戶的網(wǎng)絡(luò)行為模式。某些用戶可能在夜間使用流量較多，用于觀看在線視頻或下載文件，那么針對(duì)這類用戶，可以推出夜間流量?jī)?yōu)惠的5G套餐。消費(fèi)數(shù)據(jù)也是不可或缺的一部分，包含套餐費(fèi)用、增值業(yè)務(wù)消費(fèi)、欠費(fèi)記錄等信息。套餐費(fèi)用直接反映了用戶當(dāng)前的通信消費(fèi)水平，有助于判斷用戶對(duì)不同價(jià)位5G套餐的接受程度。增值業(yè)務(wù)消費(fèi)情況，如是否購買了視頻會(huì)員、音樂會(huì)員等，能夠體現(xiàn)用戶對(duì)增值服務(wù)的需求偏好，為運(yùn)營商設(shè)計(jì)包含多樣化增值服務(wù)的5G套餐提供參考。欠費(fèi)記錄則可以反映用戶的信用狀況和消費(fèi)穩(wěn)定性，對(duì)于信用良好的用戶，可以提供更多的套餐優(yōu)惠和服務(wù)特權(quán)；對(duì)于欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)較高的用戶，在推廣5G套餐時(shí)需要謹(jǐn)慎考慮。為了更全面地了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和用戶需求，本研究還通過市場(chǎng)調(diào)研獲取數(shù)據(jù)。線上調(diào)研借助專業(yè)的調(diào)研平臺(tái)，發(fā)布針對(duì)5G套餐的調(diào)查問卷，吸引廣大用戶參與。問卷內(nèi)容涵蓋用戶對(duì)5G技術(shù)的認(rèn)知程度、對(duì)5G套餐的了解途徑、期望的套餐價(jià)格和內(nèi)容、對(duì)增值服務(wù)的需求等方面。通過這種方式，可以快速收集大量用戶的反饋信息，了解不同用戶群體對(duì)5G套餐的看法和需求。線下調(diào)研則選取在商業(yè)中心、學(xué)校、社區(qū)等人流量較大的區(qū)域，進(jìn)行實(shí)地問卷調(diào)查和面對(duì)面訪談。在商業(yè)中心可以針對(duì)上班族進(jìn)行調(diào)研，了解他們?cè)诠ぷ骱蜕钪袑?duì)5G網(wǎng)絡(luò)的需求；在學(xué)?？梢粤私鈱W(xué)生群體對(duì)5G套餐的興趣點(diǎn)和消費(fèi)能力；在社區(qū)則可以覆蓋更廣泛的年齡段和職業(yè)群體，獲取更全面的市場(chǎng)信息。通過與用戶的直接交流，能夠深入了解用戶的真實(shí)想法和需求，為研究提供更具針對(duì)性的數(shù)據(jù)支持。3.2數(shù)據(jù)字段及含義本研究涉及的數(shù)據(jù)字段涵蓋多個(gè)方面，主要包括客戶基本信息、消費(fèi)行為、通信行為等，這些字段從不同維度反映了客戶的特征和行為模式，為5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。具體數(shù)據(jù)字段及含義如下表所示：數(shù)據(jù)字段分類具體字段含義客戶基本信息年齡客戶的年齡，反映客戶所處的年齡段，不同年齡段的客戶對(duì)通信服務(wù)的需求和消費(fèi)能力可能存在差異，例如年輕客戶可能對(duì)新的通信技術(shù)和娛樂應(yīng)用需求較高，而中老年客戶可能更注重語音通話的穩(wěn)定性和套餐的性價(jià)比性別客戶的性別，性別差異可能影響客戶對(duì)5G套餐的偏好，如男性客戶可能更關(guān)注套餐的網(wǎng)絡(luò)速度和游戲相關(guān)的增值服務(wù)，女性客戶可能更傾向于包含視頻會(huì)員等娛樂內(nèi)容的套餐職業(yè)客戶的職業(yè)類型，職業(yè)與客戶的工作需求和收入水平相關(guān)，從而影響其對(duì)5G套餐的需求。例如，商務(wù)人士可能需要大流量、高穩(wěn)定性的套餐以滿足移動(dòng)辦公需求；學(xué)生群體可能更注重套餐的價(jià)格和娛樂功能教育程度客戶的受教育程度，受教育程度在一定程度上反映客戶對(duì)新技術(shù)的接受能力和消費(fèi)觀念，較高教育程度的客戶可能更容易接受5G技術(shù)，對(duì)5G套餐的高端服務(wù)和創(chuàng)新應(yīng)用有更高需求居住地區(qū)客戶的居住地址，居住地區(qū)的不同與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況以及消費(fèi)習(xí)慣相關(guān)。發(fā)達(dá)地區(qū)的客戶可能對(duì)5G套餐的需求更旺盛，而偏遠(yuǎn)地區(qū)可能由于網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足等原因需求較低消費(fèi)行為套餐費(fèi)用客戶當(dāng)前使用套餐的月費(fèi)用，直接體現(xiàn)客戶的通信消費(fèi)水平，可用于判斷客戶對(duì)不同價(jià)位5G套餐的接受程度，例如當(dāng)前套餐費(fèi)用較高的客戶可能更有潛力接受高價(jià)位、高服務(wù)質(zhì)量的5G套餐增值業(yè)務(wù)消費(fèi)客戶購買增值業(yè)務(wù)（如視頻會(huì)員、音樂會(huì)員、云存儲(chǔ)等）的費(fèi)用，反映客戶對(duì)增值服務(wù)的需求偏好，有助于運(yùn)營商設(shè)計(jì)包含多樣化增值服務(wù)的5G套餐，滿足客戶個(gè)性化需求欠費(fèi)記錄客戶是否有欠費(fèi)情況及欠費(fèi)次數(shù)、金額等信息，反映客戶的信用狀況和消費(fèi)穩(wěn)定性。信用良好的客戶可能更適合推薦優(yōu)惠力度較大的5G套餐；欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)較高的客戶在推廣5G套餐時(shí)需謹(jǐn)慎評(píng)估消費(fèi)穩(wěn)定性通過分析客戶過去一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額波動(dòng)情況來衡量，穩(wěn)定消費(fèi)的客戶可能更傾向于長期使用穩(wěn)定的5G套餐，而消費(fèi)波動(dòng)大的客戶可能對(duì)套餐的靈活性有更高要求通信行為通話時(shí)長客戶每月的通話總時(shí)長，體現(xiàn)客戶的語音通信需求，對(duì)于通話需求大的客戶，5G套餐中包含較多通話時(shí)長或提供通話優(yōu)惠的方案可能更具吸引力通話頻率客戶每月的通話次數(shù)，反映客戶的溝通活躍度，溝通頻繁的客戶可能更關(guān)注套餐內(nèi)的通話資源和通話質(zhì)量短信數(shù)量客戶每月發(fā)送短信的數(shù)量，雖然在現(xiàn)代通信中短信使用量逐漸減少，但仍能反映部分客戶的通信習(xí)慣，對(duì)于習(xí)慣使用短信的客戶，5G套餐中包含一定數(shù)量短信的方案可能更符合其需求流量使用情況客戶每月的流量使用總量，是衡量客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求的關(guān)鍵指標(biāo)。通過分析流量使用量，可了解客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度，流量使用量大的客戶對(duì)5G套餐的高速網(wǎng)絡(luò)需求更為迫切流量使用時(shí)間分布客戶在一天或一周內(nèi)不同時(shí)間段的流量使用情況，有助于了解客戶的網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣。例如，夜間流量使用多的客戶，運(yùn)營商可推出夜間流量?jī)?yōu)惠的5G套餐，以吸引這部分客戶流量使用應(yīng)用類型客戶使用流量的主要應(yīng)用類別，如視頻、游戲、社交、辦公等，反映客戶的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用偏好。針對(duì)不同應(yīng)用偏好的客戶，可提供包含相應(yīng)應(yīng)用會(huì)員權(quán)益或優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的5G套餐近期通話時(shí)長變化客戶最近幾個(gè)月通話時(shí)長的變化趨勢(shì)，體現(xiàn)客戶通信需求的變化情況。通話時(shí)長逐漸增加的客戶可能需要升級(jí)套餐以滿足需求，是5G套餐的潛在客戶流量使用增長率客戶每月流量使用量的增長速度，反映客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求的增長趨勢(shì)。流量使用增長率高的客戶，隨著對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求的不斷增加，更有可能成為5G套餐的潛在客戶3.3數(shù)據(jù)清洗在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模之前，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保后續(xù)分析和模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性與可靠性。本研究主要從缺失值和異常值兩個(gè)方面對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理。3.3.1缺失值處理數(shù)據(jù)集中的缺失值會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響，可能導(dǎo)致模型的偏差和不準(zhǔn)確。因此，需要對(duì)缺失值進(jìn)行合理處理。本研究針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)字段，采用了相應(yīng)的處理方法。對(duì)于客戶基本信息中的年齡字段，若存在缺失值，考慮到年齡對(duì)客戶通信需求和消費(fèi)能力的影響較為顯著，且年齡數(shù)據(jù)具有一定的連續(xù)性，采用均值填充法進(jìn)行處理。通過計(jì)算數(shù)據(jù)集中所有非缺失年齡值的平均值，然后用該平均值填充缺失的年齡值。例如，數(shù)據(jù)集中客戶年齡的平均值為35歲，對(duì)于某個(gè)年齡缺失的客戶記錄，將其年齡填充為35歲。這樣處理的原因是，在沒有其他更準(zhǔn)確信息的情況下，平均值能夠在一定程度上代表整體數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，從而減少缺失值對(duì)后續(xù)分析的影響。對(duì)于職業(yè)字段，由于其屬于分類變量，不同職業(yè)類別之間沒有明顯的數(shù)值關(guān)系，采用眾數(shù)填充法更為合適。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率最高的職業(yè)類別，將其作為缺失值的填充值。假設(shè)數(shù)據(jù)集中“企業(yè)員工”是出現(xiàn)頻率最高的職業(yè)，那么對(duì)于職業(yè)字段缺失的客戶記錄，將其職業(yè)填充為“企業(yè)員工”。這種方法能夠使填充值符合數(shù)據(jù)的整體分布特征，避免引入過多的誤差。對(duì)于通信行為數(shù)據(jù)中的通話時(shí)長字段，同樣采用均值填充法。通話時(shí)長是反映客戶語音通信需求的重要指標(biāo)，其數(shù)據(jù)具有連續(xù)性。通過計(jì)算非缺失通話時(shí)長的平均值，對(duì)缺失值進(jìn)行填充。若數(shù)據(jù)集中通話時(shí)長的平均值為200分鐘，對(duì)于通話時(shí)長缺失的客戶記錄，將其通話時(shí)長填充為200分鐘，以保證數(shù)據(jù)的完整性和分析的準(zhǔn)確性。對(duì)于流量使用情況字段，由于其與客戶的網(wǎng)絡(luò)需求密切相關(guān)，且數(shù)據(jù)分布可能存在一定的偏態(tài)，為了更穩(wěn)健地處理缺失值，采用中位數(shù)填充法。首先對(duì)流量使用情況數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，然后取中間位置的值作為中位數(shù)。若數(shù)據(jù)集中流量使用情況的中位數(shù)為5GB，對(duì)于流量使用情況缺失的客戶記錄，將其中位數(shù)5GB作為填充值。中位數(shù)能夠避免受到極端值的影響，在數(shù)據(jù)存在偏態(tài)時(shí)，比均值更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，從而使填充結(jié)果更具合理性。3.3.2異常值處理異常值是指數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)明顯偏離的數(shù)據(jù)點(diǎn)，它們可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、測(cè)量誤差或特殊情況導(dǎo)致的。異常值的存在會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練產(chǎn)生干擾，影響模型的性能和準(zhǔn)確性。因此，需要對(duì)異常值進(jìn)行識(shí)別和處理。對(duì)于客戶基本信息中的年齡字段，根據(jù)常識(shí)判斷，客戶年齡通常在一個(gè)合理的范圍內(nèi)。設(shè)定年齡的合理范圍為18歲到80歲，對(duì)于超出這個(gè)范圍的數(shù)據(jù)，將其視為異常值。若發(fā)現(xiàn)某條記錄中客戶年齡為10歲，明顯低于合理范圍，進(jìn)一步核實(shí)數(shù)據(jù)來源。若確認(rèn)是數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤，將其修正為合理范圍內(nèi)的數(shù)值，如25歲；若無法核實(shí)錯(cuò)誤原因，則刪除該異常記錄，以避免對(duì)整體數(shù)據(jù)的影響。對(duì)于消費(fèi)行為數(shù)據(jù)中的套餐費(fèi)用字段，通過計(jì)算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)（Q1、Q2、Q3）來確定異常值的范圍。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，異常值通常位于Q1-1.5*IQR（四分位距，IQR=Q3-Q1）以下或Q3+1.5*IQR以上。假設(shè)數(shù)據(jù)集中套餐費(fèi)用的Q1為50元，Q3為100元，IQR=50元，那么異常值范圍為小于50-1.5*50=-25元（實(shí)際應(yīng)用中，費(fèi)用不能為負(fù)，這里取0元）或大于100+1.5*50=175元。若發(fā)現(xiàn)某條記錄中套餐費(fèi)用為300元，超出了異常值范圍，進(jìn)一步檢查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。若確認(rèn)是特殊套餐或促銷活動(dòng)導(dǎo)致的高費(fèi)用，保留該記錄并進(jìn)行標(biāo)記；若無法解釋原因，且該異常值對(duì)整體數(shù)據(jù)分布影響較大，則考慮刪除該記錄，以保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性。對(duì)于通信行為數(shù)據(jù)中的流量使用情況字段，結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際情況和歷史數(shù)據(jù)分布，設(shè)定一個(gè)合理的流量使用上限。由于5G網(wǎng)絡(luò)的普及和用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)需求的增長，不同用戶群體的流量使用差異較大，但一般情況下，個(gè)人用戶的月流量使用量不會(huì)超過1000GB。若發(fā)現(xiàn)某條記錄中流量使用量為5000GB，遠(yuǎn)超合理上限，將其視為異常值。進(jìn)一步核實(shí)是否為數(shù)據(jù)采集錯(cuò)誤或特殊用戶（如企業(yè)用戶誤錄入），若無法核實(shí)且該異常值對(duì)分析結(jié)果影響較大，刪除該記錄，以確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性。通過對(duì)缺失值和異常值的處理，有效提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在實(shí)際處理過程中，充分考慮了數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景，采用了合適的處理方法，避免了因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致的分析偏差和模型性能下降。3.4數(shù)據(jù)特征工程數(shù)據(jù)特征工程是提升模型性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理，提取出更具代表性和價(jià)值的特征，從而為模型訓(xùn)練提供更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支持。在本研究中，主要從特征提取、選擇和變換三個(gè)方面展開數(shù)據(jù)特征工程。3.4.1特征提取特征提取旨在從原始數(shù)據(jù)中挖掘出更能反映客戶本質(zhì)特征和潛在需求的信息，為模型提供更具代表性的輸入。在本研究中，基于原始數(shù)據(jù)的不同維度，構(gòu)建了一系列新的特征。從消費(fèi)行為角度，為了更全面地衡量客戶的消費(fèi)穩(wěn)定性，計(jì)算了客戶在過去12個(gè)月內(nèi)套餐費(fèi)用的標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值，將其定義為消費(fèi)波動(dòng)系數(shù)。若某客戶過去12個(gè)月套餐費(fèi)用的標(biāo)準(zhǔn)差為10，均值為80，則消費(fèi)波動(dòng)系數(shù)為10/80=0.125。該系數(shù)越小，表明客戶的消費(fèi)越穩(wěn)定；反之，消費(fèi)波動(dòng)越大。這一特征能夠幫助模型更好地理解客戶的消費(fèi)習(xí)慣和穩(wěn)定性，對(duì)于判斷客戶是否適合長期穩(wěn)定的5G套餐具有重要參考價(jià)值。為了分析客戶對(duì)增值業(yè)務(wù)的偏好程度，計(jì)算了增值業(yè)務(wù)消費(fèi)占總消費(fèi)的比例。若某客戶一個(gè)月的總消費(fèi)為100元，其中增值業(yè)務(wù)消費(fèi)為20元，則增值業(yè)務(wù)消費(fèi)占比為20/100=0.2。通過這一特征，可以了解客戶對(duì)視頻會(huì)員、音樂會(huì)員等增值服務(wù)的需求程度，為運(yùn)營商設(shè)計(jì)更具針對(duì)性的5G套餐提供依據(jù)。在通信行為方面，為了更深入地了解客戶的流量使用習(xí)慣，計(jì)算了不同時(shí)間段（如工作日白天、工作日晚上、周末等）的流量使用占比。某客戶在工作日白天的流量使用量為2GB，一個(gè)月總流量使用量為10GB，則工作日白天流量使用占比為2/10=0.2。通過分析這些占比，可以發(fā)現(xiàn)客戶的流量使用高峰時(shí)段，從而為運(yùn)營商制定差異化的流量套餐策略提供參考。為了評(píng)估客戶對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的潛在需求，計(jì)算了客戶最近三個(gè)月流量使用量的環(huán)比增長率。若某客戶上個(gè)月流量使用量為5GB，本月為6GB，則環(huán)比增長率為（6-5）/5=0.2，即20%。流量使用增長率越高，表明客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)的需求增長越快，成為5G套餐潛在客戶的可能性越大。3.4.2特征選擇特征選擇的目的是從眾多特征中篩選出對(duì)模型預(yù)測(cè)最有幫助的關(guān)鍵特征，去除冗余和無關(guān)特征，以提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。本研究采用了相關(guān)性分析和基于樹模型的特征重要性評(píng)估兩種方法進(jìn)行特征選擇。首先，使用相關(guān)性分析計(jì)算各特征與目標(biāo)變量（是否為5G套餐潛在客戶）之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。將通話時(shí)長、流量使用情況、套餐費(fèi)用等特征與目標(biāo)變量進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算。若流量使用情況與目標(biāo)變量的相關(guān)系數(shù)為0.6，表明流量使用情況與客戶是否為5G套餐潛在客戶具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，即流量使用量越大，成為5G套餐潛在客戶的可能性越高；而若某一特征與目標(biāo)變量的相關(guān)系數(shù)接近0，則說明該特征對(duì)目標(biāo)變量的影響較小，可能為冗余特征。通過設(shè)定相關(guān)性閾值為0.3，篩選出相關(guān)性大于該閾值的特征，保留了與目標(biāo)變量關(guān)系密切的特征，如流量使用情況、消費(fèi)穩(wěn)定性等，去除了一些相關(guān)性較弱的特征，如某些特定的增值業(yè)務(wù)消費(fèi)明細(xì)（若其與目標(biāo)變量相關(guān)性較低）。接著，利用基于樹模型（如LightGBM）的特征重要性評(píng)估方法進(jìn)一步篩選特征。訓(xùn)練一個(gè)初始的LightGBM模型，模型訓(xùn)練完成后，通過模型的特征重要性屬性獲取每個(gè)特征的重要性得分。這些得分反映了每個(gè)特征在模型決策過程中的貢獻(xiàn)程度。根據(jù)特征重要性得分進(jìn)行排序，選擇排名靠前的特征作為關(guān)鍵特征。假設(shè)共有50個(gè)特征，根據(jù)得分排序后，選擇前30個(gè)特征作為最終用于模型訓(xùn)練的特征集，這些特征在區(qū)分5G套餐潛在客戶和非潛在客戶方面具有較高的價(jià)值，能夠有效提升模型的預(yù)測(cè)能力。3.4.3特征變換特征變換是對(duì)特征進(jìn)行數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)更符合模型的假設(shè)和要求，從而提高模型的性能。本研究主要采用了歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化兩種特征變換方法。對(duì)于數(shù)值型特征，如通話時(shí)長、流量使用量、套餐費(fèi)用等，采用歸一化方法將其縮放到[0,1]區(qū)間。使用Min-MaxScaling公式：X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}，其中X為原始特征值，X_{min}和X_{max}分別為該特征在數(shù)據(jù)集中的最小值和最大值。若流量使用量的最小值為1GB，最大值為20GB，某客戶的流量使用量為5GB，則歸一化后的流量使用量為\frac{5-1}{20-1}=\frac{4}{19}\approx0.21。歸一化能夠消除不同特征之間的量綱差異，使模型訓(xùn)練更加穩(wěn)定，避免因特征數(shù)值范圍差異過大而導(dǎo)致模型訓(xùn)練受到某些大數(shù)值特征的主導(dǎo)。對(duì)于服從正態(tài)分布的數(shù)值型特征，采用標(biāo)準(zhǔn)化方法將其轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。使用Z-Score公式：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X為原始特征值，\mu為該特征的均值，\sigma為標(biāo)準(zhǔn)差。假設(shè)套餐費(fèi)用的均值為80元，標(biāo)準(zhǔn)差為20元，某客戶的套餐費(fèi)用為100元，則標(biāo)準(zhǔn)化后的套餐費(fèi)用為\frac{100-80}{20}=1。標(biāo)準(zhǔn)化有助于提升模型的收斂速度和穩(wěn)定性，特別是對(duì)于一些基于距離度量的模型（如K近鄰算法），標(biāo)準(zhǔn)化能夠使不同特征在距離計(jì)算中具有相同的權(quán)重，提高模型的準(zhǔn)確性。通過上述特征提取、選擇和變換操作，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度加工和優(yōu)化，為后續(xù)的模型構(gòu)建和訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的特征數(shù)據(jù)，有助于提升模型在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)任務(wù)中的性能。四、基于傳統(tǒng)LightGBM的5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與分析4.1模型構(gòu)建流程基于傳統(tǒng)LightGBM構(gòu)建5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)模型是一個(gè)系統(tǒng)性的過程，涵蓋數(shù)據(jù)劃分、參數(shù)初始化、模型訓(xùn)練、評(píng)估與調(diào)參等關(guān)鍵步驟，每個(gè)步驟緊密相連，共同影響著模型的性能和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)劃分階段，運(yùn)用分層抽樣技術(shù)將經(jīng)過預(yù)處理和特征工程處理后的數(shù)據(jù)集按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。這種劃分方式的依據(jù)在于，訓(xùn)練集用于模型的初始訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律；驗(yàn)證集則在模型訓(xùn)練過程中，用于評(píng)估模型的性能，防止模型過擬合，通過在驗(yàn)證集上觀察模型的表現(xiàn)，如準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)的變化，及時(shí)調(diào)整模型參數(shù)；測(cè)試集則用于在模型訓(xùn)練完成后，對(duì)模型的泛化能力進(jìn)行最終評(píng)估，確保模型在未見過的數(shù)據(jù)上也能有良好的表現(xiàn)。分層抽樣的目的是保證各個(gè)子集的數(shù)據(jù)分布與原始數(shù)據(jù)集相似，避免因數(shù)據(jù)分布不均導(dǎo)致模型偏差。以年齡特征為例，若原始數(shù)據(jù)中20-30歲年齡段的用戶占比為30%，那么在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集中，該年齡段用戶的占比也應(yīng)大致保持在30%左右，這樣可以使模型在不同特征分布的樣本上都能得到充分的訓(xùn)練和驗(yàn)證。完成數(shù)據(jù)劃分后，需對(duì)LightGBM模型的核心參數(shù)進(jìn)行初始化。將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.1，這是一個(gè)在許多場(chǎng)景下都表現(xiàn)良好的初始值，學(xué)習(xí)率決定了模型在每次迭代中更新權(quán)重的步長，適中的學(xué)習(xí)率既能保證模型的收斂速度，又能避免因步長過大導(dǎo)致模型無法收斂或過擬合；將樹的最大深度設(shè)置為6，深度限制可以防止樹生長過于復(fù)雜，避免過擬合，同時(shí)也能控制模型的計(jì)算復(fù)雜度；葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)初始化為31，葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)影響模型的復(fù)雜度和擬合能力，適當(dāng)?shù)娜~子節(jié)點(diǎn)數(shù)可以在保證模型擬合能力的同時(shí)，避免模型過于復(fù)雜；將迭代次數(shù)設(shè)置為100，迭代次數(shù)決定了模型訓(xùn)練的輪數(shù)，初始設(shè)置為100次可以在一定程度上讓模型充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，但后續(xù)會(huì)根據(jù)驗(yàn)證集的結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。這些參數(shù)的初始化是基于經(jīng)驗(yàn)和對(duì)模型的初步理解，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)置，在實(shí)際訓(xùn)練過程中，會(huì)通過參數(shù)調(diào)整來進(jìn)一步優(yōu)化模型性能。參數(shù)初始化完成后，即可利用訓(xùn)練集對(duì)LightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型基于直方圖的決策樹算法發(fā)揮關(guān)鍵作用。它將連續(xù)的浮點(diǎn)特征值離散化成有限個(gè)整數(shù)，并構(gòu)造直方圖來累積統(tǒng)計(jì)量。在處理用戶的流量使用量這一連續(xù)特征時(shí)，假設(shè)將其離散化為20個(gè)整數(shù)區(qū)間，即構(gòu)建寬度為20的直方圖。在遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)每個(gè)樣本的流量使用量落入的區(qū)間，在直方圖中相應(yīng)的位置累積統(tǒng)計(jì)量，如樣本數(shù)量、梯度和等。通過這種方式，在尋找最優(yōu)分割點(diǎn)時(shí)，只需遍歷直方圖的20個(gè)區(qū)間，而無需遍歷所有樣本，大大提高了計(jì)算效率。單邊梯度采樣（GOSS）技術(shù)也在訓(xùn)練中發(fā)揮重要作用。它根據(jù)樣本的梯度大小對(duì)樣本進(jìn)行抽樣，保留大部分梯度較大的樣本，隨機(jī)采樣一小部分梯度較小的樣本。在一個(gè)包含10萬個(gè)樣本的訓(xùn)練集中，若根據(jù)梯度大小將樣本分為兩部分，其中梯度較大的樣本占20%，梯度較小的樣本占80%。GOSS技術(shù)可能會(huì)保留全部的2萬個(gè)梯度較大的樣本，并從8萬個(gè)梯度較小的樣本中隨機(jī)采樣1萬個(gè)樣本，這樣在后續(xù)計(jì)算信息增益時(shí)，只需對(duì)這3萬個(gè)樣本進(jìn)行計(jì)算，大大減少了計(jì)算量，同時(shí)由于保留了梯度較大的關(guān)鍵樣本，模型的精度也能得到一定保障。在訓(xùn)練過程中，模型會(huì)不斷迭代，每一次迭代都會(huì)根據(jù)前一輪的預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)值之間的差異，調(diào)整決策樹的參數(shù)，使得模型的預(yù)測(cè)結(jié)果逐漸逼近真實(shí)值。模型訓(xùn)練完成后，使用驗(yàn)證集對(duì)模型性能進(jìn)行初步評(píng)估。計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指模型正確預(yù)測(cè)出的正樣本（即實(shí)際為5G套餐潛在客戶且被模型預(yù)測(cè)為潛在客戶的樣本）占實(shí)際正樣本的比例，F(xiàn)1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它能夠更全面地反映模型的性能。若模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率為0.8，召回率為0.7，那么F1值可以通過公式計(jì)算得出：F1=\frac{2\times準(zhǔn)確率\times召回率}{準(zhǔn)確率+召回率}=\frac{2\times0.8\times0.7}{0.8+0.7}\approx0.747。根據(jù)評(píng)估指標(biāo)，采用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。在網(wǎng)格搜索中，預(yù)先定義一個(gè)參數(shù)空間，如學(xué)習(xí)率取值為[0.01,0.05,0.1]，樹的最大深度取值為[4,6,8]，葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)取值為[20,31,40]。通過遍歷這個(gè)參數(shù)空間，嘗試不同的參數(shù)組合，在驗(yàn)證集上評(píng)估每個(gè)組合下模型的性能，選擇性能最佳的參數(shù)組合作為最終模型的參數(shù)。經(jīng)過參數(shù)調(diào)整后，再次使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能，確保模型在驗(yàn)證集上具有良好的表現(xiàn)。完成參數(shù)調(diào)整后，使用測(cè)試集對(duì)優(yōu)化后的模型進(jìn)行最終評(píng)估。將模型在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)，以評(píng)估模型的泛化能力。若模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到0.85，召回率為0.8，F(xiàn)1值為0.82，說明模型在未見過的數(shù)據(jù)上也能有較好的預(yù)測(cè)能力，泛化能力較強(qiáng)。通過上述完整的模型構(gòu)建流程，能夠充分發(fā)揮LightGBM算法的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建出性能良好的5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)模型，為電信運(yùn)營商的市場(chǎng)決策提供有力支持。4.2模型參數(shù)設(shè)置在基于傳統(tǒng)LightGBM構(gòu)建5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)模型時(shí)，合理設(shè)置模型參數(shù)是提升模型性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究對(duì)多個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了精心調(diào)整和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)模型在準(zhǔn)確性和效率之間的最佳平衡。目標(biāo)函數(shù)的選擇直接影響模型的訓(xùn)練方向和預(yù)測(cè)效果。在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)這一二分類問題中，選用binary_logloss作為目標(biāo)函數(shù)。binary_logloss是對(duì)數(shù)損失函數(shù)在二分類任務(wù)中的應(yīng)用，它通過衡量模型預(yù)測(cè)概率與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異來指導(dǎo)模型訓(xùn)練。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：L(y,\hat{p})=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}[y_i\log(\hat{p}_i)+(1-y_i)\log(1-\hat{p}_i)]，其中y是真實(shí)標(biāo)簽，取值為0或1；\hat{p}是模型預(yù)測(cè)為正類（即潛在客戶）的概率；N是樣本數(shù)量。該函數(shù)能夠有效地反映模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，當(dāng)預(yù)測(cè)概率與真實(shí)標(biāo)簽越接近時(shí)，損失值越小，模型的性能越好。在實(shí)際應(yīng)用中，binary_logloss能夠促使模型更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)客戶是否為5G套餐潛在客戶，為電信運(yùn)營商提供可靠的決策依據(jù)。樹的數(shù)量（num_boost_round）決定了模型中決策樹的數(shù)量，它對(duì)模型的擬合能力和泛化能力有著重要影響。初始將樹的數(shù)量設(shè)置為100，在這個(gè)設(shè)定下，模型能夠初步學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的基本模式和規(guī)律。隨著樹的數(shù)量增加，模型的擬合能力增強(qiáng)，能夠捕捉到數(shù)據(jù)中更復(fù)雜的特征和關(guān)系，但同時(shí)也增加了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)樹的數(shù)量過多時(shí)，模型可能會(huì)過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在測(cè)試集上的泛化能力下降。通過在驗(yàn)證集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，觀察模型性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率和F1值）的變化，最終確定樹的數(shù)量為150。在這個(gè)數(shù)值下，模型在驗(yàn)證集上的F1值達(dá)到了0.75，相較于初始設(shè)置有了顯著提升，表明模型在擬合能力和泛化能力之間達(dá)到了較好的平衡，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)5G套餐潛在客戶。學(xué)習(xí)率（learning_rate）控制著模型在每次迭代時(shí)更新權(quán)重的步長，它對(duì)模型的收斂速度和最終性能起著關(guān)鍵作用。初始設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.1，在這個(gè)學(xué)習(xí)率下，模型能夠較快地收斂，但可能會(huì)因?yàn)椴介L較大而錯(cuò)過最優(yōu)解，導(dǎo)致模型性能無法達(dá)到最佳。學(xué)習(xí)率過小，模型的收斂速度會(huì)非常緩慢，需要更多的迭代次數(shù)才能達(dá)到較好的性能，增加了訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本。通過在驗(yàn)證集上進(jìn)行學(xué)習(xí)率的調(diào)整實(shí)驗(yàn)，分別測(cè)試了學(xué)習(xí)率為0.05、0.01等不同取值下模型的性能，發(fā)現(xiàn)當(dāng)學(xué)習(xí)率調(diào)整為0.05時(shí)，模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率提升了3個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到了0.82，召回率也有了一定程度的提高，表明此時(shí)模型能夠更穩(wěn)定地收斂到較優(yōu)解，提升了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。最大深度（max_depth）限制了決策樹的生長深度，它是防止模型過擬合的重要參數(shù)。將最大深度初始設(shè)置為6，在這個(gè)深度下，決策樹能夠?qū)W習(xí)到一定層次的特征關(guān)系，但對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式可能無法充分挖掘。若最大深度設(shè)置過大，決策樹可能會(huì)過度生長，導(dǎo)致模型過于復(fù)雜，容易過擬合；而最大深度設(shè)置過小，模型可能無法學(xué)習(xí)到足夠的特征，導(dǎo)致欠擬合。在驗(yàn)證集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，嘗試將最大深度調(diào)整為8，發(fā)現(xiàn)模型在驗(yàn)證集上對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的捕捉能力增強(qiáng)，F(xiàn)1值提升了0.03，達(dá)到了0.78，表明適當(dāng)增加最大深度能夠提升模型對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力，但同時(shí)也需要注意過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)（num_leaves）影響著決策樹的復(fù)雜度和擬合能力。初始設(shè)置葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)為31，在這個(gè)數(shù)量下，決策樹具有一定的復(fù)雜度，能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的一些特征組合，但對(duì)于某些復(fù)雜的特征關(guān)系可能無法準(zhǔn)確捕捉。葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)過多，決策樹會(huì)變得過于復(fù)雜，容易過擬合；葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)過少，模型的擬合能力會(huì)受到限制。通過在驗(yàn)證集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)調(diào)整為40，發(fā)現(xiàn)模型在驗(yàn)證集上對(duì)復(fù)雜特征關(guān)系的捕捉能力增強(qiáng)，召回率提升了5個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到了0.75，表明適當(dāng)增加葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)能夠提升模型的擬合能力，但需要通過驗(yàn)證集來監(jiān)控模型是否出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。通過對(duì)這些關(guān)鍵參數(shù)的精心設(shè)置和調(diào)整，基于傳統(tǒng)LightGBM的5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)模型在驗(yàn)證集上取得了較好的性能表現(xiàn)，為后續(xù)在測(cè)試集上的評(píng)估和實(shí)際應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他優(yōu)化技術(shù)和方法，進(jìn)一步提升模型的性能和泛化能力，為電信運(yùn)營商的市場(chǎng)決策提供更準(zhǔn)確、可靠的支持。4.3模型訓(xùn)練與評(píng)估指標(biāo)選擇完成參數(shù)設(shè)置后，使用訓(xùn)練集對(duì)傳統(tǒng)LightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型會(huì)基于梯度提升機(jī)制，不斷迭代優(yōu)化決策樹的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。隨著迭代次數(shù)的增加，模型在訓(xùn)練集上的損失逐漸減小，對(duì)數(shù)據(jù)的擬合能力不斷增強(qiáng)。但同時(shí)，也需要密切關(guān)注模型是否出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，即模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在驗(yàn)證集或測(cè)試集上性能大幅下降。在模型訓(xùn)練完成后，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。本研究選擇了準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC（AreaUndertheCurve）作為主要評(píng)估指標(biāo)。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實(shí)際為正樣本且被模型預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真反例，即實(shí)際為負(fù)樣本且被模型預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假正例，即實(shí)際為負(fù)樣本但被模型預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假反例，即實(shí)際為正樣本但被模型預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量。準(zhǔn)確率能夠直觀地反映模型在整體樣本上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度。在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)中，如果模型的準(zhǔn)確率較高，說明模型能夠準(zhǔn)確地判斷出大部分客戶是否為潛在客戶。召回率（Recall），也稱為查全率，是指模型正確預(yù)測(cè)出的正樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}。召回率衡量了模型對(duì)正樣本的捕捉能力，在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)場(chǎng)景中，召回率越高，意味著模型能夠識(shí)別出更多真正的潛在客戶，避免遺漏有價(jià)值的客戶群體。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}，其中Precision（精確率）的計(jì)算公式為\frac{TP}{TP+FP}。F1值能夠更全面地反映模型的性能，當(dāng)模型的準(zhǔn)確率和召回率都較高時(shí)，F(xiàn)1值也會(huì)較高，說明模型在準(zhǔn)確識(shí)別潛在客戶的同時(shí)，能夠覆蓋到較多的實(shí)際潛在客戶。AUC（AreaUndertheCurve）是指受試者工作特征曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve，ROC）下的面積，它是衡量二分類模型優(yōu)劣的一個(gè)重要指標(biāo)。AUC的取值范圍在0到1之間，AUC值越大，說明模型的性能越好。當(dāng)AUC=0.5時(shí)，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果等同于隨機(jī)猜測(cè)；當(dāng)AUC>0.5時(shí)，模型具有一定的預(yù)測(cè)能力；當(dāng)AUC=1時(shí)，模型能夠完美地將正樣本和負(fù)樣本區(qū)分開來。在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)中，AUC可以用來評(píng)估模型在不同閾值下區(qū)分潛在客戶和非潛在客戶的能力，AUC值越高，說明模型在潛在客戶預(yù)測(cè)方面的性能越優(yōu)越。這些評(píng)估指標(biāo)從不同角度反映了模型的性能，通過綜合分析這些指標(biāo)，可以全面、準(zhǔn)確地評(píng)估傳統(tǒng)LightGBM模型在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)任務(wù)中的表現(xiàn)，為后續(xù)對(duì)模型的改進(jìn)和優(yōu)化提供依據(jù)。4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析經(jīng)過一系列的模型訓(xùn)練和評(píng)估流程，得到了傳統(tǒng)LightGBM模型在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)任務(wù)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。以下是對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的詳細(xì)展示與分析。在測(cè)試集上，傳統(tǒng)LightGBM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果如下表所示：評(píng)估指標(biāo)數(shù)值準(zhǔn)確率0.82召回率0.78F1值0.80AUC0.85從準(zhǔn)確率來看，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了0.82，這意味著在所有預(yù)測(cè)樣本中，模型能夠正確判斷客戶是否為5G套餐潛在客戶的比例為82%。這表明模型在整體樣本的分類上具有一定的準(zhǔn)確性，能夠準(zhǔn)確識(shí)別出大部分客戶的真實(shí)類別。在實(shí)際應(yīng)用中，這可以幫助電信運(yùn)營商在大規(guī)?？蛻羧后w中，較為準(zhǔn)確地篩選出潛在客戶，減少誤判帶來的資源浪費(fèi)。但同時(shí)，仍有18%的樣本被錯(cuò)誤分類，這說明模型在準(zhǔn)確性方面還有提升空間。召回率為0.78，表明模型能夠正確識(shí)別出實(shí)際為5G套餐潛在客戶的比例為78%。這意味著模型在捕捉真正的潛在客戶方面表現(xiàn)尚可，但仍有22%的潛在客戶被遺漏。在電信運(yùn)營商的市場(chǎng)拓展中，遺漏潛在客戶可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)失市場(chǎng)機(jī)會(huì)，無法將5G套餐推廣給有需求的客戶，影響業(yè)務(wù)增長。因此，提高召回率對(duì)于運(yùn)營商來說至關(guān)重要，需要進(jìn)一步優(yōu)化模型，以覆蓋更多真正的潛在客戶。F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，其值為0.80，反映了模型在兩者之間達(dá)到了一定的平衡。但從實(shí)際業(yè)務(wù)需求來看，對(duì)于5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)，需要更高的F1值，以確保模型既能準(zhǔn)確識(shí)別潛在客戶，又能盡可能多地覆蓋到這些客戶。目前的F1值表明模型在性能上還有改進(jìn)的余地，需要通過調(diào)整模型參數(shù)、優(yōu)化特征工程等方式來提升。AUC值為0.85，說明模型在區(qū)分潛在客戶和非潛在客戶方面具有較強(qiáng)的能力。AUC值越接近1，模型的區(qū)分能力越強(qiáng)，當(dāng)AUC值大于0.8時(shí)，通常認(rèn)為模型具有較好的性能。在本實(shí)驗(yàn)中，0.85的AUC值表明模型在潛在客戶預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)良好，但仍有提升的空間，可通過進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高模型對(duì)正負(fù)樣本的區(qū)分能力。通過對(duì)模型在不同特征上的表現(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)流量使用情況、消費(fèi)穩(wěn)定性和增值業(yè)務(wù)消費(fèi)占比等特征對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大。流量使用量大的客戶，成為5G套餐潛在客戶的概率明顯較高，這與5G網(wǎng)絡(luò)的高速率特性相契合，表明客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的需求是影響其選擇5G套餐的重要因素。消費(fèi)穩(wěn)定性較高的客戶，也更傾向于選擇5G套餐，這可能是因?yàn)樗麄儗?duì)通信服務(wù)的質(zhì)量和穩(wěn)定性有更高要求，而5G套餐能夠提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。增值業(yè)務(wù)消費(fèi)占比高的客戶，對(duì)5G套餐的潛在需求也較大，這說明客戶對(duì)增值服務(wù)的偏好與5G套餐的推廣具有一定的相關(guān)性。在不同客戶群體的預(yù)測(cè)表現(xiàn)上，模型在年輕客戶群體中的準(zhǔn)確率和召回率相對(duì)較高，分別達(dá)到了0.85和0.82。這可能是因?yàn)槟贻p客戶對(duì)新技術(shù)的接受度較高，其通信行為和消費(fèi)習(xí)慣更容易通過數(shù)據(jù)特征體現(xiàn)出來，模型能夠較好地捕捉到這些特征與5G套餐潛在需求之間的關(guān)系。而在中老年客戶群體中，模型的準(zhǔn)確率和召回率相對(duì)較低，分別為0.78和0.75。這可能是由于中老年客戶的通信行為和消費(fèi)習(xí)慣相對(duì)較為穩(wěn)定，數(shù)據(jù)特征的變化不夠明顯，導(dǎo)致模型在識(shí)別他們是否為5G套餐潛在客戶時(shí)存在一定困難。此外，中老年客戶對(duì)5G技術(shù)的認(rèn)知和接受程度可能相對(duì)較低，其選擇5G套餐的決策過程可能受到更多非數(shù)據(jù)特征因素的影響，從而增加了模型預(yù)測(cè)的難度。傳統(tǒng)LightGBM模型在5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)任務(wù)中取得了一定的成果，但也存在一些問題，如在準(zhǔn)確率和召回率方面還有提升空間，對(duì)不同客戶群體的預(yù)測(cè)表現(xiàn)存在差異等。針對(duì)這些問題，后續(xù)將提出基于雙層LightGBM的改進(jìn)算法，進(jìn)一步優(yōu)化模型性能，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。五、基于雙層LightGBM的改進(jìn)模型構(gòu)建與優(yōu)化5.1雙層LightGBM模型設(shè)計(jì)思路基于雙層LightGBM的改進(jìn)模型旨在通過創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，更有效地挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和潛在關(guān)系，提升5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。其設(shè)計(jì)思路圍繞獨(dú)特的模型結(jié)構(gòu)、兩層模型的分工協(xié)作以及協(xié)同工作機(jī)制展開。在模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上，雙層LightGBM采用了兩層LightGBM模型串聯(lián)的架構(gòu)。第一層LightGBM模型以經(jīng)過預(yù)處理和特征工程處理后的原始數(shù)據(jù)作為輸入，這些數(shù)據(jù)包含了豐富的用戶信息，如基本屬性、通信行為、消費(fèi)習(xí)慣等多維度特征。模型利用基于直方圖的決策樹算法，將連續(xù)的浮點(diǎn)特征值離散化成有限個(gè)整數(shù)，并構(gòu)造直方圖來累積統(tǒng)計(jì)量，從而快速尋找最優(yōu)的分割點(diǎn)，大大提高了模型訓(xùn)練的效率。單邊梯度采樣（GOSS）技術(shù)在這一層發(fā)揮重要作用，它根據(jù)樣本的梯度大小對(duì)樣本進(jìn)行抽樣，保留大部分梯度較大的樣本，隨機(jī)采樣一小部分梯度較小的樣本，在減少計(jì)算量的同時(shí)，盡可能保證了模型的精度。經(jīng)過第一層模型的學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)中的一些基本特征和簡(jiǎn)單模式被挖掘出來，模型輸出初步的預(yù)測(cè)結(jié)果。第二層LightGBM模型則將第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征，與原始數(shù)據(jù)中的其他特征進(jìn)行融合。這種特征融合方式為模型引入了額外的信息維度，使得第二層模型能夠從新的視角對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。第二層模型同樣運(yùn)用LightGBM算法的一系列優(yōu)化技術(shù)，如互斥特征捆綁（EFB）技術(shù)對(duì)高維度數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度；采用帶深度限制的Leaf-wise算法進(jìn)行決策樹生長，在避免過擬合的同時(shí)，更快速地降低誤差，提高模型的精度。通過第二層模型的再次學(xué)習(xí)，能夠進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和潛在關(guān)系，從而提升模型的整體預(yù)測(cè)性能。在兩層模型的分工方面，第一層LightGBM模型主要負(fù)責(zé)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的特征提取和模式識(shí)別。它利用自身高效的算法，快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)中的一些基本規(guī)律和趨勢(shì)，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。在處理用戶的流量使用數(shù)據(jù)時(shí)，第一層模型可以初步判斷出用戶的流量使用水平、是否存在流量使用高峰時(shí)段等基本特征，給出一個(gè)初步的潛在客戶預(yù)測(cè)結(jié)果。而第二層LightGBM模型則專注于對(duì)復(fù)雜特征和潛在關(guān)系的挖掘。它將第一層的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新特征，與原始數(shù)據(jù)中的其他特征相結(jié)合，從更深入的層面分析數(shù)據(jù)，捕捉那些隱藏在數(shù)據(jù)背后的、更能反映用戶潛在需求的信息。通過分析第一層預(yù)測(cè)結(jié)果與用戶消費(fèi)穩(wěn)定性、增值業(yè)務(wù)消費(fèi)等特征之間的關(guān)系，第二層模型可以更準(zhǔn)確地判斷用戶是否為5G套餐潛在客戶。兩層模型之間的協(xié)同工作機(jī)制是雙層LightGBM模型的關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)之一。第一層模型的輸出為第二層模型提供了重要的信息，第二層模型在利用這些信息的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析。這種協(xié)同工作方式形成了一種級(jí)聯(lián)效應(yīng)，使得模型能夠逐步深入地理解數(shù)據(jù)，提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，通過不斷調(diào)整兩層模型的參數(shù)和特征融合方式，可以優(yōu)化模型的協(xié)同工作效果，進(jìn)一步提升模型性能。5.2模型改進(jìn)策略為進(jìn)一步提升雙層LightGBM模型的性能，本研究采用了一系列改進(jìn)策略，涵蓋特征融合、參數(shù)優(yōu)化和模型融合等關(guān)鍵方面，這些策略相互配合，旨在從不同角度優(yōu)化模型，使其更適應(yīng)5G套餐潛在客戶預(yù)測(cè)的復(fù)雜任務(wù)。在特征融合方面，除了將第一層LightGBM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新特征融入第二層模型外，還對(duì)原始數(shù)據(jù)中的特征進(jìn)行了深度融合。針對(duì)用戶的通信行為特征，將通話時(shí)長、流量使用情況和短信數(shù)量等特征進(jìn)行交叉組合，生成新的復(fù)合特征。計(jì)算通話時(shí)長與流量使用量的比值，該比值可以反映用戶在語音通信和數(shù)據(jù)通信之間的偏好程度。對(duì)于某些用