vbaryshev / supervised_lerning

Отток клиентов

supervised_lerning

Отток клиентов

Из «Бета-Банка» стали уходить клиенты. Каждый месяц. Немного, но заметно. Банковские маркетологи посчитали: сохранять текущих клиентов дешевле, чем привлекать новых.

Нужно спрогнозировать, уйдёт клиент из банка в ближайшее время или нет. Вам предоставлены исторические данные о поведении клиентов и расторжении договоров с банком.

Постройте модель с предельно большим значением F1-меры. Чтобы сдать проект успешно, нужно довести метрику до 0.59. Проверьте F1-меру на тестовой выборке самостоятельно.

Дополнительно измеряйте AUC-ROC, сравнивайте её значение с F1-мерой.

Инструкция по выполнению проекта

Загрузите и подготовьте данные. Поясните порядок действий.

Исследуйте баланс классов, обучите модель без учёта дисбаланса. Кратко опишите выводы.

Улучшите качество модели, учитывая дисбаланс классов. Обучите разные модели и найдите лучшую. Кратко опишите выводы.

Проведите финальное тестирование.

Описание данных

Данные находятся в файле /datasets/Churn.csv (англ. «отток клиентов»). Скачать датасет

Признаки

RowNumber — индекс строки в данных

CustomerId — уникальный идентификатор клиента

Surname — фамилия

CreditScore — кредитный рейтинг

Geography — страна проживания

Gender — пол

Age — возраст

Tenure — сколько лет человек является клиентом банка

Balance — баланс на счёте

NumOfProducts — количество продуктов банка, используемых клиентом

HasCrCard — наличие кредитной карты

IsActiveMember — активность клиента EstimatedSalary — предполагаемая зарплата Целевой признак Exited — факт ухода клиента

supervised_lerning's Issues

Подбор гиперпараметров

Улучшить подбор гиперпараметров