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问学会从历史中预测未来客户的行为
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Stack Overflow用户

提问于 2016-04-28 16:32:09

回答 1查看 606关注 0票数 1

我有一个数据集，其中包含客户的访问历史记录。

它在数据集中有三列，包括客户ID、AM/PM (在上午或下午访问)和工作日/周末(在工作日或周末访问)。

我想从这个数据集中学习，并在指定的输入(如AM / Weekday)中选择最有机会访问的前50名客户。

目前，我使用单类支持向量机为每个客户创建模型(我只有肯定的(访问)数据)。由于单类SVM只有二进制输出，所以我只能在指定的输入中判断某个客户是否会访问，而不能选择前50个客户。

我想知道是否有一种算法可以从仅为正的数据集中学习，并给出一个分数或概率，如输出？

发布于 2016-04-28 21:34:47

这是机器学习中的一个子类别问题。你可以从这个调查中学到很多东西：“一类分类:研究和技术回顾的分类法”(http://arxiv.org/pdf/1312.0049.pdf)。希望能有所帮助。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/36909310

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