Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 106,723,934

 Explainable Artificial Intelligence for Customer Churning Prediction in Banking
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nham Cao
Nơi đăng: The 2nd International Conference on Human-Centered Artificial Intelligence (Computing 4Human-2021); Số: 3026;Từ->đến trang: 159-167;Năm: 2021
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Báo cáo; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
In banking industry, customer churn prediction plays important role in business success due to the fact that the cost of attracting new customers is much more than that of retaining ones. Several Machine Learning (ML) models are being employed to make predictions in customer churn and achieve excellent performance. However, the problem with these models is a lack of transparency and interpretability. The goal of this work is developing explanations for customer churn prediction model using Shapley Additive exPlanations (SHAP) method.
ABSTRACT
In banking industry, customer churn prediction plays important role in business success due to the fact that the cost of attracting new customers is much more than that of retaining ones. Several Machine Learning (ML) models are being employed to make predictions in customer churn and achieve excellent performance. However, the problem with these models is a lack of transparency and interpretability. The goal of this work is developing explanations for customer churn prediction model using Shapley Additive exPlanations (SHAP) method.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn