进行预测

营销分析：用 Python 预测客户流失

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

（监督式）机器学习速览

  • 目标：预测客户是否流失
  • 目标变量：'Churn'
  • 监督式机器学习
  • 基于历史（训练）数据学习以做新预测
营销分析：用 Python 预测客户流失

scikit-learn 标志

营销分析：用 Python 预测客户流失

模型选择

  • 用哪个模型？
  • ……视情况而定！
  • 本课程：尝试多种模型
  • 想了解原理：参见其他 DataCamp 课程
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模型选择

  • 逻辑回归：良好的基线
    • 简单且可解释
    • 难以捕捉更复杂关系
  • 随机森林
  • 支持向量机
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训练模型

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)
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进行一次预测

prediction = svc.predict(new_customer)

print(prediction)

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开始练习！

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