Entwurf eines Algorithmus für maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit eines Kunden zu prognostizieren, der für ein Telekommunikationsunternehmen knurrt
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Algorithmus: Logistische Regression Ziel: Ziel dieses Algorithmus ist es, die Wahrscheinlichkeit eines Kunden-Curnings für ein Telekommunikationsunternehmen vorherzusagen. Eingaben: • Kundendaten (wie Alter, Geschlecht, Ort, Art des Dienstes, Telefonplan, etc.) • Historische Kunden-Curn-Daten Modellstruktur: • Initialisieren des logistischen Regressionsmodells mit den Kundendaten • Erstellen des Feature-Sets durch Extrahieren relevanter Informationen aus den Kundendaten • Trainieren des Modells mit den historischen Kunden-Curn-Daten • Auswerten des geschulten Modells mittels Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf Ausgabe: • Die Wahrscheinlichkeit eines Kunden-Curnings für ein Telekommunikationsunternehmen
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