classification:电信客户流失预测

时间:2024-04-01 07:53:21
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更新时间:2024-04-01 07:53:21

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分类 电信客户流失预测。 关于该项目- 在这个项目中,我使用各种分类算法,使用数据集中的特征预测客户流失率。 使用的Python软件包-Pandas,Numpy,Scipy,scikit-learn,Seaborn和matplotlib。 关于数据集: 每行代表一个客户,每列包含在元数据列中描述的客户属性。 数据集包含有关以下信息:上个月内离开的客户–该列称为每个客户都已注册的Churn Services –电话,多条线路,互联网,在线安全,在线备份,设备保护,技术支持和流媒体电视和电影客户帐户信息-他们成为客户的时间,合同,付款方式,无纸化账单,每月费用和总费用有关客户的人口统计信息-性别,年龄段以及是否有合作伙伴和受抚养人 致谢- 从下载了数据集 该项目涉及- 1)探索性数据分析-删除不必要的功能,处理空值和离群值(如果有)。 使用具有目标变量的独立特征的KDE图,箱线图和Ba


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