Tóm tắt:

Nghiên cứu tiến hành huấn luyện bằng các mô hình máy học: Neural Network (NN), Decision Tree (DT), Naïve Bayes (NB), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR) và Random Forest (RF) để tìm ra mô hình phân loại tốt nhất, sau đó ứng dụng mô hình này để dự báo SHL của khách hàng trên toàn bộ tập dữ liệu. Tiếp đến, nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp và xếp hạng mức độ hài lòng của khách hàng. Kết quả của nghiên cứu có giá trị tham khảo cho việc đánh giá SHL của khách hàng ở các lĩnh vực khác.