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文档简介

标客户的历史特征数据输入完成训练的所述推荐成交概率预测模型中，得到推荐成交预测概2采集客户的历史特征数据，对采集的特征数据进行预处理，得到匹配对所述训练样本集中影响推荐成交概率的特征变量进行显著性校验法的推荐成交概率预测模型，并将所述训练样本集输入推荐成交概率预测模型中进行训将目标客户的历史特征数据输入完成训练的所述推荐成交概将采集的特征数据与相应的客户编码和房产编码进行关联匹配将特征变量的显著性值小于预设阈值的特征变量作为显著特征变量保留在训练样本当ROC曲线下面积大于预设的阈值时，表示当前所述推荐成交概率预测模型的预测效否则，对所述推荐成交概率预测模型的回归系数利用最3所述满意度数据包括以调查问卷链接形式采集的满意度特征；所述满所述行为数据包括从客户端接口获取的行为特征；所述行为所述个人基本数据包括从客户端接口获取的客户基本特征；所述客户基本特征包括所述房产数据包括从销售端接口获取的客户所持有的房产特征；所述房产7.一种客户推荐成交预测系统，应用权利要求1~6任一项所述的客户推荐成交预测方数据处理模块，用于对采集的特征数据进行预处理，得到匹配相应数据筛选模块，用于对所述训练样本集中影响推荐成交概率的预测模块，其上搭载有基于二元逻辑回归算法的推荐成交概率预所述推荐成交概率预测模型利用所述训练样本集训练得到，其中将采集的特征数据与相应的客户编码和房产编码进行关联匹配将特征变量的显著性值小于预设阈值的特征变量作为显著特征变量保留在训练样本包括预测效果评估模块，用于利用ROC曲线对所述推荐成交概率预测模型的预测效果进行45[0002]房地产行业作为一个重要的支柱行业，其发展对经济社会的发展具有重要意6S400、将目标客户的历史特征数据输入完成训练的所述推荐成交概率预测模型7所述行为数据包括从客户端接口获取的行为特征；所述行为特征包括是否订阅、89量采用皮尔逊卡方检验方法。;;当ROC曲线下面积大于预设阈值时，表示当前所述推荐成交概率预测模型的预测否则，对所述推荐成交概率预测模型的回归系数利用最大似然估计法进行调整，为正例的样本中正确识别出的比例，而FPR衡量的是分类器在所有实际为负例的样本中错[0043]进一步地利用ROC曲线对模型的预测效果进行判断，得到如图2所示的ROC曲线示本实施例提出一种客户推荐成交预测系统，应用实施例1提出的客户推荐成交预指令被处理器执行时实现实施例1提出的客户

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