Identificar e interpretar fatores de churn

Machine Learning para Marketing em Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Plotando regras da árvore de decisão

from sklearn import tree
import graphviz

exported = tree.export_graphviz(
            decision_tree=mytree, 
            out_file=None,
            feature_names=cols, 
            precision=1, 
            class_names=['Not churn','Churn'],
            filled = True)

graph = graphviz.Source(exported)
display(graph)

Interpretando o gráfico da árvore de decisão

Visualização de árvore de decisão

Coeficientes da regressão logística

Regressão logística retorna coeficientes beta
Podem ser interpretados como a mudança no log-odds de churn associada a 1 unidade de aumento na feature

Modelo de Regressão Logística

Extraindo coeficientes da regressão logística

Os coeficientes podem ser extraídos com o método .coef_ na instância ajustada de Logistic Regression
```
logreg.coef_
```

array([[ 0.        ,  0.09784772,  0.        , -0.03935476, -0.82068131,
        -0.41231806, -0.14319622, -0.01746504, -0.41830733,  0.        ,
         0.        ,  0.07138468,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
         0.        , -0.41424363, -0.59539021,  0.        ,  0.18846525,
         0.        , -0.90766135,  0.90151342,  0.        ]])

Transformando coeficientes da regressão logística

Log-odds é difícil de interpretar
Solução: calcular o expoente dos coeficientes
Isso dá a mudança nas odds associada a 1 unidade de aumento na feature

coefficients = pd.concat([pd.DataFrame(train_X.columns),
               pd.DataFrame(np.transpose(logit.coef_))], 
               axis = 1)
coefficients.columns = ['Feature', 'Coefficient']

coefficients['Exp_Coefficient'] = np.exp(coefficients['Coefficient'])

coefficients = coefficients[coefficients['Coefficient']!=0]
print(coefficients.sort_values(by=['Coefficient']))

Significado dos coeficientes transformados

Coeficientes da Regressão Logística

Vamos praticar!

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