Tạo dự đoán

Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Tổng quan Machine Learning (có giám sát)

Mục tiêu: Dự đoán khách hàng có rời bỏ hay không
Biến mục tiêu: 'Churn'
Machine Learning có giám sát
Học từ dữ liệu lịch sử (huấn luyện) để đưa ra dự đoán mới

logo scikit-learn

Chọn mô hình

Dùng mô hình nào?
... còn tùy!
Trong khóa học này: Thử nghiệm vài mô hình
Muốn hiểu sâu cơ chế: Xem thêm các khóa học khác trên DataCamp

Chọn mô hình

Hồi quy logistic: Mốc tham chiếu tốt
- Đơn giản và dễ diễn giải
- Không nắm bắt được quan hệ phức tạp hơn
Random forests
Support vector machines

Huấn luyện mô hình

from sklearn.svm import SVC

svc = SVC()

svc.fit(telco[features], telco['target'])

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

Tạo một dự đoán

prediction = svc.predict(new_customer)

print(prediction)

[0]

Cùng luyện tập nào!

Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python