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解約予測-Telco Company

Jan 28, 2025 am 10:10 AM

Churn Prediction - Telco Company

電気通信會(huì)社の顧客損失予測

データソース:

Kaggle Telecom Customer Loss Data Set

githubコードライブラリ:


Telco Customer Churn -Github

プロジェクトの概要


このプロジェクトは、機(jī)械學(xué)習(xí)技術(shù)を使用して、通信會(huì)社の顧客の損失を予測しています。主な目標(biāo)は、顧客がサービスをキャンセルできるようにする可能性のあるモデルを特定し、顧客がサービスを停止する前にアクティブな顧客維持戦略を?qū)g裝できるようにすることです。

プロジェクトは、リコールレートの指標(biāo)に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。

探索的データ分析(EDA)


毎月の契約と長期契約:

月額契約の顧客を失う可能性が高くなります。これは、長期契約が顧客ロイヤルティの改善をより助長する可能性があることを示しています。 値 - 添付サービス:

サブスクライティング価値サービス(オンラインセキュリティやテクニカルサポートなど)の顧客損失率はしばしば低いです。

顧客の使用時(shí)間と毎月の料金:
    使用が長い顧客は、より高いロイヤルティを示しています。
  • Totalcharges列を削除します:Totalcharges列は使用時(shí)間の高さに関連しているため、モデルの安定性に影響を與える可能性があるため、削除します。
  • 技術(shù)選択
  • なぜSVMアルゴリズムを選択するのですか?
  • サポートベクターマシン(SVM)を選択する理由は次のとおりです。
  • 小型データセットの効率の処理:約7,000行のデータセットの場合、SVMはフィッティングなしで複雑なモードを効果的にキャプチャできます。
柔軟な核機(jī)能オプション:
線形核とRBFの核??を組み合わせることにより、SVMはGridSearchCVを介して直線性と非線形の関係を識(shí)別できます。

バイナリ分類:SVMは、このような二重の問題に非常に適しています。目標(biāo)は、顧客の損失を予測することです(はいかどうか)。

プロセス前の手順:

minmaxscaler:
    SVMのようなモデルは、スケールの違いに敏感です。 0?1の間の數(shù)値変數(shù)を放射するためのアプリケーション。
  1. コード(OneHotenCoder):分類変數(shù)を仮想変數(shù)に変換します。これにより、カテゴリがモデルで理解できる形式で正しく表現(xiàn)されることが保証されます。
  2. データのセグメンテーションと検証:
  3. データセットは、70%のトレーニングセットと30%のテストセットに分割されます。
  4. 検証を50%オフにして検証して、結(jié)果の安定性を確保します。

機(jī)械學(xué)習(xí)プロセス

  1. 手順は次のとおりです
    1. データセット分割:変數(shù)(損失)と獨(dú)立変數(shù)が原因で分離され、トレーニングセットとテストセットの正しいデータセグメンテーションを確保します。
    2. SVMのスーパーリューズ調(diào)整:
    3. 最適化のためにgridsearchCVで最適化された、調(diào)整: c:
        正規(guī)化パラメーターは、マージンとエラーのバランスを制御します。
      • コア関數(shù):線形核とRBF核を評(píng)価します。
      • モデル評(píng)価インデックス:
      • 次のインジケーター評(píng)価モデルを使用してください:
    4. 精度速度:
    5. 正しい予測の割合。 リコール率:
        顧客の損失の割合(実際の例)。
      • 正確性:正しく認(rèn)識(shí)されている損失顧客の割合。
      • f1スコア:精度とリコール率の適合性。
      • ROC AUC:
      • さまざまなカテゴリの機(jī)能のモデリングインジケーター。
      • results
      • 結(jié)果分析:
    精度は非常に高いですが、主な焦點(diǎn)はリコール率に56%に達(dá)することです。これは、肯定的な介入措置を講じるために、失われる可能性のあるほとんどの顧客を特定することを意味します。

    將來、改善の方向

    指標(biāo)
    準(zhǔn)確率 80.81%
    召回率 56.09%
    精確率 74.35%
    F1 分?jǐn)?shù) 63.95%
    ROC AUC 85.42%
    統(tǒng)合外部データ:

    顧客満足度フィードバック(NPや調(diào)査返信など)を使用してください。リッチデータセット。 特定のモードを特定するための経済的または地域的な指標(biāo)を含む。


    他のモデルを試してみてください:

    XgboostまたはLightGBMおよび複雑な相互作用をうまく処理できる他のモデルをテストします。

    可変選択を最適化するための特性の重要性の実裝。
    1. オートメーション:
      • リアルタイムプロセスを開発し、定期的な更新でデータ更新モデルを使用します。
      • モデルをCRMシステムに統(tǒng)合して、自動(dòng)化された顧客予約措置を?qū)g現(xiàn)します。
    2. カスタマーサブディビジョン:
      • 顧客の予約作業(yè)の焦點(diǎn)は、価値の高いまたはリスクの高い顧客の市場セグメントに焦點(diǎn)を當(dāng)てています。
      • 市場の特徴に応じたパーソナライズされた顧客保持戦略を設(shè)計(jì)します。
    3. プロジェクトファイル
      • eda.ipynb:
      • データ分析と主な意見の調(diào)査。
    4. pre_processing.py:
    5. データ前処理と変換スクリプト。 ml_application.py:
        機(jī)械學(xué)習(xí)トレーニング、検証、結(jié)果のエクスポート。
      • config_template.py:
      • 環(huán)境変數(shù)(データセットパス)テンプレート。
    連絡(luò)先情報(bào):

    質(zhì)問や協(xié)力の機(jī)會(huì)がある場合は、いつでもLinkedInに連絡(luò)してください。

以上が解約予測-Telco Companyの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

このウェブサイトの聲明
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PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

Pythonの主張を説明します。 Pythonの主張を説明します。 Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報(bào)であり、パラメーターチェック、ステータス確認(rèn)などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報(bào)と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補(bǔ)助デバッグにのみ利用できます。

一度に2つのリストを繰り返す方法Python 一度に2つのリストを繰り返す方法Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip()関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest()を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate()と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip()は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest()は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate(Zip())は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。

Pythonタイプのヒントとは何ですか? Pythonタイプのヒントとは何ですか? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon(:)

Python Fastapiチュートリアル Python Fastapiチュートリアル Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。

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inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __()and__next __()

PythonでAPIをテストする方法 PythonでAPIをテストする方法 Jul 12, 2025 am 02:47 AM

APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get()またはrequests.post()およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json()を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。

関數(shù)のPython変數(shù)スコープ 関數(shù)のPython変數(shù)スコープ Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書くことができます。

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