Previsione del Customer Churn con regressione logistica

Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali di classificazione binaria, preparazione dei dati e regressione logistica per costruire il tuo primo modello predittivo da zero. Cosa imparerai: 1. Comprendere i fondamenti del churn dei clienti e della classificazione binaria. 2. Pulire e preparare i dati dei clienti utilizzando moderne librerie Python. 3. Squilibrio di classe di indirizzo per garantire previsioni eque e accurate. 4. Valuta le prestazioni utilizzando matrici di confusione, precisione, richiamo e metriche ROC-AUC. 6.Applica il tuo modello per identificare i clienti a rischio e supportare le decisioni aziendali. Inizierai con la terminologia di base e l'analisi esplorativa dei dati prima di passare passo dopo passo attraverso il preprocessamento dei dati, l'addestramento del modello e la valutazione rigorosa utilizzando spiegazioni scritte e frammenti di codice. Iniziate a leggere oggi stesso per padroneggiare i fondamenti della classificazione predittiva.