Core Concepts
顧客離脱予測のためのグラフニューラルネットワークを提案し、予測の根拠を明示的に示すことができる。
Abstract
本研究では、顧客離脱予測のためのグラフニューラルネットワークを提案している。従来のグラフニューラルネットワークは黒箱モデルであり、予測の根拠を説明することが難しかった。
提案手法では、以下の特徴を持つ:
- 各入力特徴量を個別のノードとして表現し、ノード間の相関関係を学習する。
- ノードの表現を単一の値にマッピングする際に線形変換を用いることで、各特徴量の寄与度を明示的に示すことができる。
- 大規模な実験を通じて、提案手法は既存の解釈可能モデルと同等の予測性能を達成しつつ、特徴量の寄与度を正確に捉えられることを示した。
提案手法の主な特徴は以下の通り:
- 入力特徴量ごとに個別のノードを持つグラフ構造を学習する
- ノードの表現を単一の値にマッピングする際に線形変換を用いる
- 特徴量の寄与度を明示的に示すことができる
- 既存の解釈可能モデルと同等の予測性能を達成
Stats
顧客の総通話時間が長いほど、離脱する可能性が高い。
顧客の総通話料金が高いほど、離脱する可能性が高い。
顧客の契約期間が長いほど、離脱する可能性が低い。
Quotes
"顧客離脱予測のためのグラフニューラルネットワークを提案し、予測の根拠を明示的に示すことができる。"
"提案手法は既存の解釈可能モデルと同等の予測性能を達成しつつ、特徴量の寄与度を正確に捉えられる。"