金海月

(沈陽理工大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽 110159 )

電信規(guī)模龐大、紛繁雜亂的歷史數(shù)據(jù)的背后隱藏著很多具有決策意義的有價(jià)值的信息，如何利用這些對(duì)電信經(jīng)營(yíng)決策有用的信息，已成為電信行業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。目前國內(nèi)電信運(yùn)營(yíng)商基本完成了企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與建設(shè)。隨著全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)時(shí)代的到來,產(chǎn)品日益同質(zhì)化,各大運(yùn)營(yíng)商的客戶流失問題漸顯；同時(shí)隨著全球電信市場(chǎng)進(jìn)入高速增長(zhǎng)階段,用戶開始流動(dòng)遷移,如何維系客戶關(guān)系,保持客戶粘性，使現(xiàn)有客戶由于工作需要或個(gè)人意愿需要更換現(xiàn)有業(yè)務(wù)時(shí),仍然選購當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商的服務(wù)，成為企業(yè)和學(xué)者關(guān)注的問題之一。文獻(xiàn)[1]采用多任務(wù)學(xué)習(xí)方式，主要通過對(duì)不同任務(wù)域之間的共性特征進(jìn)行尋找并共享而完成,而對(duì)于不同任務(wù)域的學(xué)習(xí)來說,采用知識(shí)遷移加速的方式可以為每個(gè)任務(wù)域構(gòu)建分類器。文獻(xiàn)[2]從理論上證明了通過構(gòu)造多任務(wù)分類器的“開銷函數(shù)”和“差異性度量函數(shù)”，MTC-LR 算法可以提高多任務(wù)分類器的各自分類精度。

本文通過分析電信領(lǐng)域用戶的類別特點(diǎn)，導(dǎo)出邏輯斯蒂回歸模型，研究電信領(lǐng)域中新服務(wù)的接受率問題。

1 邏輯斯蒂回歸[3-5]

一般說的邏輯斯蒂(Logistic)回歸，是指二分類問題。

對(duì)于連續(xù)的變量x，假設(shè)其服從邏輯斯蒂回歸，設(shè)定u、b、γ、h為多元線性回歸模型的未知常數(shù),x是線性模型的基函數(shù)，則

(1)

(2)

對(duì)應(yīng)概率密度以及分布函數(shù)如圖1所示。

圖1 概率密度及分布函數(shù)圖

定義邏輯斯蒂回歸模型：

x∈Rn為輸入，Y∈{0,1}為對(duì)應(yīng)輸出，二項(xiàng)邏輯斯蒂回歸對(duì)應(yīng)如下模型：

(3)

(4)

為表示方便，記參數(shù)向量為W。

w=(w(1),w(2),…,w(n),b)T，x=(x(1),x(2),…,x(n),1)r,則表達(dá)式簡(jiǎn)化為

(5)

(6)

式(5)、式(6)是一個(gè)線性回歸的表達(dá)式。

參數(shù)的求解，就是求解w，利用最大似然估計(jì)求解。

(7)

定義sigmoid函數(shù)：

(8)

準(zhǔn)則函數(shù)重新寫為：

(9)

準(zhǔn)則函數(shù)可以借助梯度下降或牛頓法求解。

利用求解得到的w，即可以進(jìn)行概率判斷，哪個(gè)概率大既判給哪個(gè)類別。概率判斷可據(jù)式(10)和式(11)。

(10)

(11)

2 邏輯斯蒂回歸

邏輯斯蒂回歸拓展了多元線性回歸的思想，處理因變量y是二值的情況(為簡(jiǎn)單起見，通常用0和1對(duì)這些值編碼)。和多元線性回歸一樣，自變量x1、x2、x3、…、xk可以是分類變量、連續(xù)變量或二者的混合類型。

2.1 算法應(yīng)用

算法中采用的仿真數(shù)據(jù)來自AT&T公司在美國的調(diào)查，樣本數(shù)據(jù)(新服務(wù))中總體接受新服務(wù)的概率是1628/10524=0.155。但是，接受新服務(wù)的概率因教育、居住穩(wěn)定性和收入等自變量的類別不同而異；最低值是0.069，來自低收入、無遷居并且受過某種高等教育的家庭；最高值是0.270，來自高收入、有遷居并且受過某種高等教育的家庭，如表1所示。標(biāo)準(zhǔn)多元線性回歸模型不適合對(duì)這種數(shù)據(jù)建模，原因如下：

(1)模型的預(yù)測(cè)率可能會(huì)超過0～1的范圍。

(2)因變量并非正態(tài)分布。事實(shí)上，二項(xiàng)式模型更合適。例如：如果一個(gè)單元共11個(gè)住戶，則該變量只能取11個(gè)不同值0，1，2，3,…,11。設(shè)定單元中家庭的響應(yīng)通過隨機(jī)擲硬幣確定，正面朝上代表接受，正面朝上的概率隨單元變化。

(3)如果認(rèn)為正態(tài)分布是二項(xiàng)式模型的近似，則在所有的單元中，因變量的方差不是常數(shù)：對(duì)于接受新服務(wù)的概率p接近0.5的單元，方差比p在0或1附近的那些單元高。該方差還隨一個(gè)單元的住戶數(shù)增加而增加，且等于n(1-p)本質(zhì)上，消費(fèi)者理論是說當(dāng)一個(gè)消費(fèi)者面臨一組選擇時(shí)，其所做的選擇具有最高的效用(效用是以任意的零點(diǎn)和尺度對(duì)價(jià)值的量化度量)。假定消費(fèi)者對(duì)選擇列表有一個(gè)傾向性排序，而這一排序滿足一些合理的標(biāo)準(zhǔn)，如傳遞性。傾向性排序可以基于個(gè)體(如調(diào)研中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征)或所做選擇的屬性。隨機(jī)效用模型認(rèn)為一個(gè)選擇的效用是納入一個(gè)隨機(jī)元。當(dāng)對(duì)一個(gè)隨機(jī)元建模，假設(shè)其來自于一個(gè)“合理的”分布時(shí)，可以邏輯地導(dǎo)出預(yù)測(cè)選擇行為的邏輯斯蒂模型。

表1 邏輯斯蒂回歸模型分析的數(shù)據(jù)格式 個(gè)

2.2 邏輯斯蒂建模

如果以Y=1表示選擇一個(gè)選項(xiàng)，Y=0表示不選擇該項(xiàng)，則邏輯斯蒂回歸模型定義為

式中β0、β1、β2、β3、…、βk是類似于多元線性回歸模型的未知常數(shù)。模型中的因變量是

x1=(教育：高中或以下=0，大?；蛞陨?1)；

x2=(居住穩(wěn)定性：近五年沒變化=0，近五年有變化=1)；

x3=收入(低=0，高=1)。

表1中的數(shù)據(jù)是以回歸程序所要求的典型格式組織。

AT&T的邏輯斯蒂模型是：

通過下面的式子得到系數(shù)的有用解釋：

邏輯斯蒂模型是下面形式的幾率乘積：

對(duì)于給定的x1、x2、x3，接受新服務(wù)的幾率=exp(β0)×exp(β1x1)×exp(β2x2)×exp(β3x3)={基本情況的幾率}×{關(guān)于x1的因子}×{關(guān)于x2的因子}×{關(guān)于x3的因子}

如果x1=1,那么無論x2和x3的取值如何，接受新服務(wù)的幾率都將被乘以相同的因子；同樣，關(guān)于x2和x3的因子也不隨其他變量的取值而改變。變量的這個(gè)因子說明了該變量的存在對(duì)接受新服務(wù)的幾率的影響。

如果βi=0，那么相應(yīng)(變量)的因子沒有作用(乘以1)。如果βi<0,則(變量)因子降低了接受新服務(wù)的幾率以及概率；而當(dāng)βi>0時(shí)，(變量)因子增加了接受新服務(wù)的概率。

3 實(shí)驗(yàn)仿真分析

本次調(diào)查旨在分析4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系情況下，廣大用戶對(duì)4G手機(jī)產(chǎn)品、4G可視電話增值服務(wù)業(yè)務(wù)的選擇，為手機(jī)廠商、電信運(yùn)營(yíng)商和增值服務(wù)提供商針對(duì)4G產(chǎn)品和服務(wù)提出較為有效的建議。

接受新服務(wù)概率的最大似然估計(jì)值需要經(jīng)過計(jì)算機(jī)程序的迭代計(jì)算。設(shè)置95%置信區(qū)間一個(gè)典型的計(jì)算機(jī)程序的輸出結(jié)果見表2。

根據(jù)系數(shù)的估計(jì)值，對(duì)于自變量的家庭，接受4G新服務(wù)的估計(jì)概率

Probability(Y=1|x1,x2,x3|)=

用該模型估計(jì)采用4G新服務(wù)的家庭個(gè)數(shù)是具有自變量值x1、x2、x3的家庭總數(shù)乘以以上的概率。表3給出了自變量取值的各種組合所對(duì)應(yīng)的接受新服務(wù)估計(jì)值，常數(shù)β0取值-2.5，標(biāo)準(zhǔn)差為0.058。

表2 邏輯斯蒂回歸分析的輸出

表3 基于邏輯斯蒂回歸模型的估計(jì)輸出

將擬合模型中沒有使用的保留數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，有598個(gè)用戶組成了驗(yàn)證數(shù)據(jù)，見表4所示。

表4 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

總體誤差是-2.8/119=-2.3%，平均絕對(duì)值誤差比是：

(0.800+4.390+4.689+9.705+0.374+0.855+3.338+5.472)/119=0.249=24.9%。表5列出了驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的用戶家庭的混淆矩陣。

表5 混淆矩陣

和多元線性回歸一樣，可以引入由相互作用的新因子來構(gòu)建更復(fù)雜的模型來反映自變量之間的相互影響。例如，如果認(rèn)為x1和x2之間存在相互影響的效果，可以增加相互影響項(xiàng)x4=x1×x2

4 結(jié)束語

邏輯斯蒂回歸模型拓展了多元線性回歸的思想。通過設(shè)置電信領(lǐng)域中注冊(cè)用戶的類別分類，設(shè)計(jì)了羅杰斯諦回歸模型。將仿真數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)為回歸模型中所要求的典型格式，利用二階導(dǎo)數(shù)牛頓法迭代出最大似然估計(jì)，求解出最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)證明，邏輯斯蒂模型在實(shí)際應(yīng)用過程中具有預(yù)測(cè)率高，關(guān)鍵變量選取準(zhǔn)確的特點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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