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