Machine Learning Techniques for Customer Churn Prediction in Banking Environments

Sono stati analizzati i clienti di una banca con tecniche di machine learning, per individuare quali abbandoneranno nel mese successivo. In particolare, è stato utilizzato un approccio di validazione temporale per ottenere una stima robusta e utile per il business. Il modello più valido è un easy ensemble di C5.0, le cui performance hanno permesso di confermare che le tecniche di machine learning possono aiutare le banche a comprendere il comportamento futuro dei propri clienti