非完備數(shù)據(jù)的寬帶客戶流失預(yù)測

張蕓 宋雙

【摘要】? ? 在實際數(shù)據(jù)中，由于人為、設(shè)備等原因，不可避免的會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失問題。針對缺失值的處理方法一是刪除，二是填充。若數(shù)據(jù)缺失較少，刪除存在缺失值的樣本不失為一個快速簡單的方法，但若缺失值較多，大量刪除樣本就會損失掉重要信息，不利于模型的建立，預(yù)測效果也會不理想。本文從非完備數(shù)據(jù)出發(fā)，采用SimpleImputer、KNNImputer、IterativeImputer三種方法來填充缺失的數(shù)據(jù)，建立寬帶客戶流失隨機森林分類模型，經(jīng)過對比分析得出IterativeImputer方法補充缺失值分類效果更好的結(jié)論。

【關(guān)鍵詞】? ? 缺失值填充? ? 隨機森林

引言：

在大數(shù)據(jù)的時代，雖然有海量的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)也存在嚴重的缺失情況。缺失值（missing data）是指單元格中應(yīng)有而未能記錄的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)缺失通常分為三種：完全隨機缺失、隨機缺失、非隨機缺失。當我們所用數(shù)據(jù)的重要信息存在缺失情況時，就要對其進行填充。由于填充的數(shù)據(jù)非真實數(shù)據(jù)，因此會對分析結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。若能找到一種合適的數(shù)據(jù)填充方法，使得填充的數(shù)據(jù)與真實值更接近，就能大大提高數(shù)據(jù)分析的效果。

本文首先介紹三種缺失值填充的方法，分別是SimpleImputer、KNNImputer、IterativeImputer。然后在電信寬帶客戶數(shù)據(jù)集上分別用三種缺失值填充的方法對缺失值進行填充，最后建立寬帶客戶流失的隨機森林分類模型。通過對比直接刪掉缺失值以及三種缺失值填充方法，分析得到填充缺失值是否對模型分類效果有提高，以及哪種缺失值補充方法最好。

一、缺失值填充方法

數(shù)據(jù)缺失已經(jīng)成為一種不可避免的現(xiàn)象。針對分類問題，如果某一特征對分類結(jié)果影響很小或無影響，那么該特征可以直接刪除;若某一特征對分類結(jié)果存在很大的影響，且缺失值占總樣本的比例適中，就可以進行數(shù)據(jù)填充。基于此，許多學(xué)者研究該如何進行數(shù)據(jù)填充，才能使填充的數(shù)據(jù)更加接近真實值。

國外學(xué)者對缺失值填補的研究要早于國內(nèi)，最早關(guān)于缺失值的相關(guān)研究可以追溯到1976年Rubin[1]對數(shù)據(jù)缺失三大機制的定義。近期，Gerhard等[2]提出了基于KNN的插補方法，將KNN算法中的鄰居改為按照距離進行加權(quán)。Lei等人[3]利用多視圖矩陣完備的方法對缺失值進行插補，Zhang 等人[4]基于鏈式法則對缺失值進行填充，Verma 等人[5]利用 LSTM 對缺失值進行處理等。

1.1 SimpleImputer

SimpleImputer缺失值填充方法是除了刪掉缺失值以外最簡單的一種方法，包含了四種最常用的填充方式，分別是均值填充、中位數(shù)填充、眾數(shù)填充和常數(shù)填充。該方法可以在sklearn中直接調(diào)用。

1.2 KNNImputer

KNNImputer方法的思想是找到數(shù)據(jù)空間中距離最近的K個樣本，然后通過這K個樣本來估計缺失數(shù)據(jù)點的值。缺失值可以用K個相鄰樣本點的均值、中位數(shù)、眾數(shù)或者常數(shù)進行填充。KNNImputer預(yù)測的步驟是選擇其他不存在缺失值的列，同時去除需要預(yù)測缺失值的列、存在缺失值的行，然后計算歐氏距離找到K個近鄰點。如果是離散的缺失值，則使用KNN分類器，投票選出K個鄰居中最多的類別進行填補;如果是連續(xù)的變量，則用KNN回歸器，使用K個鄰居的平均值進行填補。

1.3 IterativeImputer

IterativeImputer采用的是回歸的思想通過無缺失的數(shù)據(jù)建立回歸模型，來預(yù)測缺失的數(shù)據(jù)。具體步驟為：將每個缺失值設(shè)為y，不含缺失值的特征設(shè)為x，構(gòu)建x和y的函數(shù)。通過循環(huán)迭代方式，使用一個回歸模型在已知y（未缺失）的樣本上對（X，y）進行擬合。然后使用這個回歸模型來預(yù)測缺失的y值。以迭代的方式遍歷每個有缺失值的特征，然后重復(fù)n輪，最后一輪的計算結(jié)果被返回。

二、實驗過程及結(jié)果

基于以上介紹的三種缺失值填充方法，本文將這三種方法應(yīng)用在電信寬帶客戶數(shù)據(jù)上，首先對客戶流失數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，選出有重要影響的特征，然后對存在缺失值的特征用三種方法分別進行缺失值填充，建立隨機森林分類模型，最后通過評價指標得出結(jié)論。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文選取云南省某公司某月的寬帶客戶數(shù)據(jù)作為研究數(shù)。因為并不是所有特征都對客戶是否流失都有顯著的影響，所以需要進行特征選擇。特征分為兩類，一類是分類特征，一類是數(shù)值型特征。

針對分類特征，分別畫出特征在正負樣本上的餅圖，觀察其是否有顯著的差異，若某特征在正負樣本上的差異超過10%，則認為該特征對客戶是否流失有顯著的影響，否則認為無影響。針對數(shù)值型特征，分別畫出特征在正負樣本上的箱線圖，若箱線圖有明顯的差異，則認為該數(shù)值型特征對客戶是否流失有顯著的影響，否則認為無影響。

2.2 建立缺失值補充模型

數(shù)據(jù)預(yù)處理后，發(fā)現(xiàn)電信寬帶客戶數(shù)據(jù)中AVG_IPTV_ACTIVE_CNT（近3月月均IPTV活躍天數(shù)）、FLUX_MAX_TIME_PROP（流量使用峰值時段占全天流量占比）這兩個特征對客戶流失有重要影響，且這兩個特征存在缺失值，通過SimpleImputer、KNNImputer、IterativeImputer這三種方法分別對缺失值進行填充，最后得到了完備的電信寬帶客戶數(shù)據(jù)。

2.3 隨機森林

本文選用隨機森林作為分類模型。隨機森林就是集成學(xué)習思想下的產(chǎn)物，將許多棵決策樹整合成森林，并合起來用來預(yù)測最終結(jié)果。首先，用bootstrap方法生成m個訓(xùn)練集，然后，對于每個訓(xùn)練集，構(gòu)造一顆決策樹，在節(jié)點找特征進行分裂的時候，并不是對所有特征都能找到使得指標（如信息增益）最大的，而是在特征中隨機抽取一部分特征，在抽到的特征中間找到最優(yōu)解，應(yīng)用于節(jié)點，進行分裂。隨機森林實際上對樣本和特征都進行了采樣（如果把訓(xùn)練數(shù)據(jù)看成矩陣，那么就是一個行和列都進行采樣的過程），這樣可以避免過擬合。

2.4 評價指標

本文選用的指標為精確率（precision）、召回率（recall）、F1-score。

2.5 實驗結(jié)果及分析

此樣本為極度不平衡數(shù)據(jù)，而基于現(xiàn)實問題，我們更關(guān)注模型對少數(shù)類樣本的預(yù)測能力，由于負樣本（多數(shù)類樣本）的效果都挺好，此處就不進行展示，表中數(shù)據(jù)為正樣本（少數(shù)類樣本）的結(jié)果。

2.5.1 SimpleImputer

從表1的實驗數(shù)據(jù)可以看出負樣本的各項指標均高于正樣本的各項指標。SimpleImputer的三種數(shù)據(jù)填充方法均比直接刪掉缺失值的效果好，召回率提高了0.8-0.9，雖然精度下降了0.13-0.14，但是綜合指標提高了0.5-0.6。總的來說SimpleImputer數(shù)據(jù)填充方法是有效果的。

從上表的數(shù)據(jù)可以看出KNNImputer數(shù)據(jù)填充方法和SimpleImputer的效果差不多，都比直接刪掉缺失值的效果好。

2.5.3 IterativeImputer

從上表的實驗數(shù)據(jù)可以看出IterativeImputer數(shù)據(jù)填充方法是三種方法中效果最好的，精確率值比直接刪掉缺失值只降低了0.01，比SimpleImputer和KNNImputer方法提高了0.03-0.05，召回率提高到了0.54，比直接刪掉缺失值提高了0.11，比其他兩種數(shù)據(jù)填充方法提高了0.02-0.03，綜合指標F1-score比直接刪掉缺失值提高了0.09，比其他兩種方法提高了0.03-0.04。

三、結(jié)束語

數(shù)據(jù)的質(zhì)量影響著模型的效果，既然數(shù)據(jù)缺失不可避免，我們可以力所能及的補充缺失的數(shù)據(jù)。上述實驗結(jié)果證明了補充缺失數(shù)據(jù)建立的模型要優(yōu)于直接刪掉缺失值的模型，其中IterativeImputer數(shù)據(jù)補充方法最好，綜合指標F1-score值達到了0.68，提高了隨機森林模型的預(yù)測效果。還有諸多從不同個角度研究補充缺失值的方法，后續(xù)可以繼續(xù)閱讀相關(guān)論文，嘗試其他補充缺失值的方法，看能否進一步的提高模型的效果。

參? 考? 文? 獻

[1] RUBIN D B. Inference and? Missing Data[J].Biometrika，1976，63（3）：581-592.DOI：10.1093/biomet/63.3.581.

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[3] ZHANG L， ZHAO Y， ZHU Z， et? al. Multi-View Missing Data Completion[J]. IEEE Transactions on Knowledge and? Data Engineering， 2018， 30（7）：? 1296–1309.? DOI：10.1109/TKDE.2018.2791607.

[4] ZHANG Z.Multiple? Imputation with Multivariate Imputation by Chained Equation （MICE） Package [J]. Annals of Translational Medicine，2016，4（2）：1-5. Doi：10.3978/j.issn.2305-5839.2015.12.63

[5] VERMA H， KUMAR S. An? Accurate Missing Data Prediction Method Using LSTM Based Deep Learning for? Health Care[C]//Proceedings of the 20th International Conference on Distributed? Computing and Networking. . DOI：10.1145/3288599.3295580.