Identificare e interpretare i driver di churn

Machine Learning per il marketing con Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Tracciare le regole dell’albero di decisione

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)

Interpretare il grafico dell’albero di decisione

Visualizzazione albero di decisione

Coefficienti della regressione logistica

La regressione logistica restituisce coefficienti beta
Si interpretano come variazione delle log-odds di churn per +1 unità nella feature

Modello di regressione logistica

Estrarre i coefficienti della regressione logistica

I coefficienti si estraggono con il metodo .coef_ su un’istanza di Regressione Logistica addestrata
```
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.        ]])

Trasformare i coefficienti della regressione logistica

Le log-odds sono difficili da interpretare
Soluzione: calcolare l’esponenziale dei coefficienti
Otteniamo così la variazione delle odds per +1 unità nella 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']))

Significato dei coefficienti trasformati

Coefficienti della regressione logistica

Passons à la pratique !

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