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精选优质文档-倾情为你奉上Logistic回归方法及在客户流失分析中的应用1 Logistic回归方法1.1 Logistic回归方法概述Logistic回归是一种描述多种独立变量与因变量（只有两种结果）之间关系的模型逼近法，其主要目的是为了进行分类，同时预估事件发生的概率。它可以考察多个属性变量在识别将要流失客户方面的集成贡献。应用Logistic回归方法可以深入理解客户流失的原因，分析哪些因数对于客户流失有影响，从而得到如何处理客户流失的线索。1.2 Logit变换在客户流失分析问题中，给定一个客户，我们可以设客户选择方案Y=1表示客户正常使用，Y=0表示客户流失；P表示客户选择某一方案的概率，那么一定有0P1。由于Y取值离散，因此很难用线性模型描述概率P与自变量的关系，另外如果P接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映P的微小变化。为此在构建P与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究P，而是研究P的一个严格单调函数G（p），并要求G（p）在P接近两端值时对其微小变化很敏感。于是Logit变换被提出来：Logit（p）=ln（）
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