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基于支持向量機(jī)的分類模型在業(yè)務(wù)分類場景中應(yīng)用探索

佑佑和博博~

2024-07-22

0 評(píng)論 404 瀏覽 2 收藏

6 分鐘

在競爭激烈的市場環(huán)境中，準(zhǔn)確快速地識(shí)別高潛力用戶成為提升營銷效果的關(guān)鍵。本文將介紹如何利用支持向量機(jī)（SVM）模型，通過智能數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)定位潛在客戶群，特別是在節(jié)日促銷活動(dòng)中如何有效提升策略執(zhí)行力和發(fā)掘新的商機(jī)。

一、應(yīng)用場景

在我們的日常工作中，分類問題是我們常會(huì)遇見的一個(gè)問題。

以端午節(jié)到來為例，我們需要識(shí)別出高潛用戶并將他們的信息提供給跟進(jìn)團(tuán)隊(duì)，以期待獲得更良好的活動(dòng)效果。這就使得識(shí)別高潛力用戶，變得至關(guān)重要。

在本文中，我們將基于支持向量機(jī)（SVM）模型，透析如何有效地識(shí)別這些高潛力用戶。

二、解決方案

支持向量機(jī)（Support Vector Machine, 簡稱SVM）是一種由Cortes和Vapnik在1995年首次提出的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

它在處理小樣本、非線性和高維模式識(shí)別方面展現(xiàn)出了諸多獨(dú)特優(yōu)勢。更為值得一提的是，SVM還可以廣泛應(yīng)用于函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中。

1. SVM基本原理

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡稱SVM）是一種廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其核心原理在于在高維空間中構(gòu)造一個(gè)用于分類或回歸的超平面。

詳細(xì)來說，SVM首先將數(shù)據(jù)集映射到高維空間，接著在該空間中找尋一個(gè)最優(yōu)的超平面，該超平面能夠有效地區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)。這個(gè)“最優(yōu)”的超平面定義為將離它最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)（即支持向量）到超平面的距離最大化。

其分類過程則涉及將新的數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到高維空間，根據(jù)其相對于最優(yōu)超平面的位置來確定其所屬類別：如果新數(shù)據(jù)點(diǎn)在超平面的正方向，則歸為正類，反之則為負(fù)類。雖然在高維空間中可以有無數(shù)個(gè)超平面（如感知器），但最大化幾何間隔的分離超平面卻是唯一的。

2.?支持向量機(jī)算法的分類過程

支持向量機(jī)（SVM）算法的分類過程主要包括以下四個(gè)關(guān)鍵步驟：

數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先，我們需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征選擇，以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合進(jìn)行進(jìn)一步分析的格式。
特征映射：接著，我們需要將原始的特征空間通過某種映射函數(shù)推廣到高維特征空間，這樣才能使得數(shù)據(jù)在這個(gè)新的空間中變得線性可分。
最優(yōu)超平面選擇：在高維特征空間中，我們需尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，使該超平面能有效地將不同類型的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開。此處的“最優(yōu)”超平面定義為離超平面最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的距離最大。
確定支持向量：在確定最優(yōu)超平面後，我們還需要確認(rèn)支持向量，即這些距離超平面最近的那些數(shù)據(jù)點(diǎn)。

3. 支持向量機(jī)算法的模型構(gòu)建流程

如下，支持向量機(jī)（SVM）模型構(gòu)建的流程圖：

三、應(yīng)用案例

聯(lián)動(dòng)地區(qū)，進(jìn)一步加大對精準(zhǔn)潛力用戶的運(yùn)營跟進(jìn)（例如在端午節(jié)活動(dòng)期間，通過“賞金獵人”分發(fā)特定的高潛用戶名單，然后由相應(yīng)的小哥進(jìn)行專門跟進(jìn)維護(hù)）。這樣不僅能夠有效放大策略效果，還有助于我們發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。

要識(shí)別出具有潛力的用戶，我們可以依賴用戶的過去行為數(shù)據(jù)和用戶屬性。應(yīng)用支持向量機(jī)（SVM）分析工具，對某用戶是否是潛力用戶進(jìn)行高效判斷。在這個(gè)過程中，我們使用二值系統(tǒng)（是：1，否：0）進(jìn)行簡化標(biāo)注。核心代碼如下：