Denetimli Öğrenme Yarışması: Müşteri Kaybını Tahmin Etme

İşletmeler bir müşterinin ne zaman ayrılacağını nasıl anlar? Denetimli öğrenme ile tahmine dayalı modelleme, müşteri kaybını gerçekleşmeden önce belirlemenizi, geliri korumanızı ve müşteri tutmayı iyileştirmenizi sağlar. Bu pratik, metin tabanlı kursta, gerçekçi bir müşteri kaybı sorununu çözmek için bir veri analisti rolüne bürüneceksiniz. Ham verileri eyleme geçirilebilir iş tahminlerine dönüştürerek sınıflandırma modelleri oluşturacak, ince ayar yapacak ve değerlendireceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Temel denetimli öğrenme kavramlarını ve sınıflandırma terminolojisini anlayın. - Eksik değerleri ve kategorik özellikleri ele almak için modern işlem hatlarını kullanarak müşteri verilerini hazırlayın ve ön işleyin. - Lojistik regresyon, karar ağaçları ve topluluk yöntemleri dahil olmak üzere temel sınıflandırma algoritmalarını uygulayın. - F1-skoru ve ROC-AUC gibi modern değerlendirme metriklerini kullanarak sınıf dengesizliğini giderin. - Hiperparametre ayarlama ve çapraz doğrulama teknikleri aracılığıyla model performansını optimize edin. - Anlamlı iş içgörüleri elde etmek için model tahminlerini analiz edin. Kurs, denetimli öğrenme ve sınıflandırma metriklerinin temel tanımlarıyla başlar ve ardından veri hazırlığı konusunda size rehberlik eder. Daha sonra sağlam topluluk modelleri oluşturmak için Python kodu yazıp analiz ederek yapılandırılmış kodlama zorluklarında ilerleyeceksiniz. Bu kurs, sınıflandırma algoritmalarıyla uygulamalı pratik yapmak isteyen hevesli veri bilimcileri ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. İleri düzey makine öğrenimi deneyimi gerekmez, ancak temel bir Python bilgisi faydalı olacaktır. Pratik bir iş zorluğuyla makine öğrenimi becerilerinizi geliştirmek için bugün okumaya başlayın.