Сервис быстрых ответов от искусственного интеллекта
Вопрос пользователя:
Данные:
В этой задаче вам предстоит разработать модель, которая будет определять вероятность регистрации клиентами ИП или ООО в ближайшие дни после персональной коммуникации с банком.
train.csv csv включает как данные о клиентах, зарегистрировавших бизнес в период с мая по август 2023 года в течение 14 дней после коммуникации, так и данные о клиентах, которые не зарегистрировали бизнес в этот промежуток времени.
test.csv содержит информацию о клиентах, для которых необходимо предоставить предсказание вашей модели.
В вашем распоряжении будут разнообразные признаки клиентов, такие как:
mb — информация о различных сессиях в мобильном приложении,
application — заявки на продукты банка,
bki — характеристики обращения в бюро кредитных историй,
partner — информация о подписках на партнерские сервисы,
graph — данные о контактных книжках клиентов,
feature — другие анонимизированные признаки,
target — значение целевой переменной, указывающей наличие (1) или отсутствие (0) регистрации ИП или ООО.
Ответ нейросети:
Пройдите быструю авторизацию для просмотра:
Цель:
Разработать модель, которая будет предсказывать вероятность регистрации клиентами ИП или ООО в ближайшие дни после персональной коммуникации с банком на основе предоставленных данных.
Шаги:
Импортировать и изучить данные из файлов train.csv и test.csv.
Провести предварительный анализ данных, включая проверку на пропущенные значения, анализ распределения целевой переменной и корреляционный анализ признаков.
Провести предобработку данных, включая заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных признаков и масштабирование числовых признаков.
Разделить данные на обучающий и тестовый наборы.
Обучить модель на обучающем наборе данных, используя различные алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг и т. д.
Оценить качество модели на тестовом наборе данных с помощью метрик, таких как ROC-AUC, F1-score и confusion matrix.
Проанализировать важность признаков, влияющих на предсказание регистрации ИП или ООО.
Произвести тюнинг параметров модели для улучшения ее качества.
Сделать предсказания для данных из файла test.csv и подготовить файл с предсказаниями для отправки.
После завершения всех шагов, необходимо подготовить отчет с описанием процесса разработки модели, результатами оценки качества модели и выводами.
Обратите внимание: ответы, предоставляемые искусственным интеллектом, могут не всегда быть точными. Не рассчитывайте на них в критически важных областях, таких как медицина, юриспруденция, финансы или в вопросах, связанных с безопасностью. Для важных решений всегда обращайтесь к квалифицированным специалистам. Администрация сайта не несет ответственности за контент, сгенерированный автоматически.