简介：摘要： 贝叶斯算法是分类和匹配问题中常用到的方法，近年来，常被应用到各种实际问题之中。本文将贝叶斯引入商业银行线上营销案例之中，基于商业银行数据样本，进行朴素贝叶斯分类器的构建。同时提出两种利用互信息的改进方法以对比探究相对于朴素贝叶斯模型分类效果的改进情况。本文实证结果表明，这两种改进都是有效的，通过属性和类之间互信息以及属性和属性间互信息辅助对属性进行排序不仅能够简化模型构建流程，并且能提高分类准确率。最后，本文对该模型在商业银行网络营销中的应用方向提出建议并对实际意义做出探讨。
基于贝叶斯分类的线上银行客户预测
