Entwurf eines Algorithmus für maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit eines Kunden zu prognostizieren, der für ein Telekommunikationsunternehmen knurrt
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Um einen maschinellen Lernalgorithmus zu entwickeln, um Kunden-Curn für ein Telekommunikationsunternehmen vorherzusagen, folgen Sie diesen Schritten: Definieren Sie das Problem: Vorhersagen, ob ein Kunde innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens (z.B. 30 Tage) schleppen kann (verzögern) wird. Sammeln und Vorprozessdaten: Sammeln Sie historische Kundendaten, einschließlich Demographie, Nutzungsmuster, Abrechnungshistorie, Kundenservice-Interaktionen und ob der Kunde curned oder nicht. Sauber und Vorverarbeitung der Daten, Umgang mit fehlendenWerte und Ausreißererkennung, und stellen Sie sicher, dass es in einem geeigneten Format für den maschinellen Lernalgorithmus. Feature Engineering: Identifizieren und erstellen Sie relevante Funktionen, die helfen können, Kunden Churn vorherzusagen, wie: Tenure: Dauer der Kundenbeziehung mit dem Unternehmen Monatliche Gebühren: durchschnittliche monatliche Rechnung Betrag Vertragsart: Monat zu Monat, ein Jahr, oder zwei Jahre Zahlungsmethode: Kreditkarte, Banküberweisung, elektronische Überprüfung, etc. Internet-Service-Typ: DSL, Glasfaser, oder kein Internetservice Nutzungsmuster: Datennutzung, Gesprächsminuten, SMS, etc. Interaktionen mit dem Kundenservice: Anzahl der Anrufe, angesprochene Probleme usw. Daten aufteilen: Die Daten in einen Trainingssatz (70-80%) und einen Testsatz (20-30%) teilen, um die Leistung des Modells zu trainieren und zu bewerten. Wählen Sie ein Modell für das maschinelle Lernen: Wählen Sie ein geeignetes Modell für die Aufgabe, wie logistische Regression, Unterstützung Vektormaschinen, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder oder Gradientensteigerungsmaschinen. Für dieses Problem verwenden wir einzufälliger Waldklassifikator aufgrund seiner starken Leistung und Fähigkeit, eine Mischung aus numerischen und kategorialen Eigenschaften zu handhaben. Trainieren und verfeinern Sie das Modell: Trainieren Sie den zufälligen Waldklassifikator auf dem Trainingsdatensatz und verwenden Sie Kreuzvalidierung, um die Hyperparameter des Modells zu optimieren (z.B. Anzahl der Bäume, maximale Baumtiefe, minimale Proben pro Blatt).Bereich unter der ROC-Kurve (AUC-ROC). Feature-Bedeutung: Analysieren Sie die Feature-Bedeutung durch den zufälligen Waldklassifikator erzeugt, um zu verstehen, welche Funktionen die wichtigsten in der Vorhersage Kunden Churn. Modell-Bereitstellung: Deploy das trainierte Modell in einer Produktionsumgebung, wo es verwendet werden kann, um Kunden Churn in Echtzeit vorherzusagen. Überwachen und aktualisieren Sie das Modell: Kontinuierlich überwachen Sie die Leistung des Modells und retrainieren Sie es mit neuen Daten, um sicherzustellen, dass seine Vorhersagen überZeit.
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