Customer_Churn_Prediction_Project:建立客户流失预测模型-源码

上传者: 42134054 | 上传时间: 2021-09-10 15:02:36 | 文件大小: 2.06MB | 文件类型: ZIP
客户流失预测项目 数据: : 熊猫,numpy,matplotlib,seaborn,plotly,sklearn,xgboost 建立客户流失预测模型: 探索性数据分析 特征工程 使用Logistic回归调查功能如何影响保留率 使用XGBoost构建分类模型 流失预测 保留率表明您的产品市场适合度(PMF)有多好。 如果您的PMF不满意,您应该很快就会看到客户流失。 提升保留率(因此称为PMF)的强大工具之一是Churn Prediction。 通过使用此技术,您可以轻松找出在给定时间段内可能流失的人。 在本文中,我们将使用Telco数据集( ),并执行以下步骤来开发Churn预测模型: 探索性数据分析 特征工程 使用Logistic回归调查功能如何影响保留率 使用XGBoost构建分类模型 探索性数据分析(EDA) 数据分为两类: 分类功能:性别,电视流,付款方式等。

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