Учебный проект выполненный в рамках курса "Специалист по Data Science плюс" (Яндекс Практикум).

Из «Бета-Банка» стали уходить клиенты. Каждый месяц. Немного, но заметно. Банковские маркетологи посчитали: сохранять текущих клиентов дешевле, чем привлекать новых. Был спрогнозирован уход клиента из банка в ближайшее время. Проект построен на исторических данных о поведении клиентов и расторжении договоров с банком. Исследованы следующие модели: Логистическая регрессия, Классификатор дерева решений, Случайный лес. Построена модель с предельно большим значением F1-меры равным 0.594.

Источник данных: https://www.kaggle.com/barelydedicated/bank-customer-churn-modeling

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