Realizarea predicțiilor

Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Introducere în învățarea automată (supervizată)

Obiectiv: Predicția abandonului unui client
Variabilă țintă: 'Churn'
Învățare automată supervizată
Învățare din date istorice (de antrenament) pentru predicții noi

Logo scikit-learn

Selectarea modelului

Ce model să folosim?
... depinde!
În acest curs: experimentăm cu mai multe modele
Pentru detalii despre funcționarea lor: consultați alte cursuri DataCamp

Selectarea modelului

Regresie logistică: punct de plecare solid
- Simplitate și interpretabilitate
- Nu surprinde relații complexe
Păduri aleatoare
Mașini cu vectori suport

Antrenarea modelului

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)

Realizarea unei predicții

prediction = svc.predict(new_customer)

print(prediction)

[0]

Să exersăm!

Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python