机器学习与电信服务请求预测：算法对比与实践应用

### 机器学习与电信服务请求预测：算法对比与实践应用 在当今的技术领域，机器学习算法和统计过程控制方法在各个行业中都发挥着重要作用。本文将深入探讨机器学习算法在分类任务中的表现，并聚焦于电信行业中服务请求开放预测的实际应用。 #### 机器学习算法分类性能对比 在对数据集进行聚类后，使用了三种机器学习分类算法，即随机森林（Random Forest）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和支持向量机（SVM），对过采样和欠采样的观测值进行模型训练。以下是具体的操作步骤： 1. **模型训练**：针对每个聚类，分别使用上述三种算法在过采样和欠采样的观测值上训练模型。 2. **参数设置**： - 朴素贝叶斯算法：将ZeroProba参数保持在默认的0.001，以最大化其敏感性；将kernael参数设置为“radial”，以优化其隔离观测值的能力。 - 随机森林算法：使用Rstudio内设置的默认参数，并将默认树深度参数保持在最大可能深度。 3. **模型测试**：在测试集上对训练好的模型进行测试，并将结果总结在表1中。 | 测试数据集（聚类） | ML算法 | 平均MCC | 平均G均值 | 平均平衡准确率 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | 随机森林 | 0.9955015 | 0.9977944 | 0.9979963 | | 1 | 朴素贝叶斯 | 0.2053079 | 0.6051928 | 0.6062934 | | 1 | 支持向量机 | 0.260833 | 0.6304471 | 0.6306527 | | 2 | 随机森林 | 1 | 1 | 1 | | 2 | 朴素贝叶斯 | 0.2347075 | 0.6231602 | 0.6235933 | | 2 | 支持向量机 | 0.7059401 | 0.8701798 | 0.8787396 | | 3 | 随机森林 | 0.9954342 | 0.9980517 | 0.9977323 | | 3 | 朴素贝叶斯 | 0.2745122 | 0.6779324 | 0.6902451 | | 3 | 支持向量机 | 0.334727 | 0.6697478 | 0.670461 | 从表1中可以看出，在所有三个聚类中，随机森林算法在所有三个指标上的表现都是最好的。 #### 随机森林算法与统计过程控制图对比 最后，将随机森林算法与MSPC Hotelling’s T²控制图进行了基准对比。具体步骤如下： 1. **控制图训练和测试**：按照方法部分的步骤6，对每个聚类进行控制图的训练和测试。测试结果基于在“训练”阶段建立的固定控制图限制内绘制未来观测值。 2. **信号转换**：通过在Excel中使用条件编码（if语句），将控制图的监测信号与实际测试响应或类别进行比较，将其转换为混淆矩阵等效指标。 3. **性能对比**：将每个聚类中基于随机森林算法的最佳机器学习模型与MSPC Hotelling’s T²控制图的性能进行比较，并将结果总结在表2中。 | 测试数据集（聚类） | 预测器/监测器 | TP | TN | FP | FN | MCC | 敏感性 | 特异性 | G均值 | 平衡准确率 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | RF | 0 | 1916 | 16 | 13 | 0.9955 | 0 | 0.992 | 0.9978 | 0.9980 | | 1 | T² | 0 | 215 | 7 | 0 | 0.9955 | N/A | 0.968 | 0.9978 | 0.9980 | | 2 | RF | 0 | 1812 | 13 | 6 | 0.9955 | 0 | 0.993 | 0.9978 | 0.9980 | | 2 | T² | 0 | 0 | 0 | 0 |