進行預測

行銷分析：用 Python 預測客戶流失

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

（監督式）機器學習入門

  • 目標：預測客戶是否流失
  • 目標變數：'Churn'
  • 監督式機器學習
  • 從歷史（訓練）資料學習以進行新預測
行銷分析：用 Python 預測客戶流失

scikit-learn 標誌

行銷分析：用 Python 預測客戶流失

模型選擇

  • 用哪個模型？
  • ……要看情況！
  • 本課程：嘗試多種模型
  • 想了解內部原理：請參考其他 DataCamp 課程
行銷分析：用 Python 預測客戶流失

模型選擇

  • 邏輯斯迴歸：不錯的基準
    • 簡單且可解釋
    • 無法捕捉較複雜的關係
  • 隨機森林
  • 支援向量機
行銷分析：用 Python 預測客戶流失

訓練你的模型

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)
行銷分析：用 Python 預測客戶流失

進行單筆預測

prediction = svc.predict(new_customer)

print(prediction)

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一起來練習吧！

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