Skip to content

Классификация клиентов банка для прогнозирования вероятности открытия депозита.

Notifications You must be signed in to change notification settings

exelero565/Project_4_ML

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

3 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Project_4_ML


DALL·E 2024-02-13 09 51 48

Проект по классификации клиентов банка

Описание проекта

Проект посвящен задаче классификации клиентов банка для прогнозирования вероятности открытия депозита. В основе проекта лежит анализ датасета, содержащего информацию о клиентах банка, их демографические характеристики, данные о предыдущих контактах в рамках маркетинговых кампаний и результаты этих кампаний.

Структура проекта

Проект включает в себя несколько основных этапов:

  1. Предварительный анализ и подготовка данных: обработка пропусков, преобразование категориальных признаков, нормализация данных.
  2. Разведывательный анализ данных: анализ распределения признаков, корреляционный анализ.
  3. Построение моделей машинного обучения: логистическая регрессия, решающие деревья, случайный лес, градиентный бустинг.
  4. Оптимизация моделей: подбор гиперпараметров с использованием GridSearchCV и Optuna.
  5. Анализ важности признаков и влияния на целевую переменную.
  6. Выводы и рекомендации по результатам исследования.

Используемые библиотеки

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • scikit-learn
  • Optuna

Как использовать

  1. Установите необходимые библиотеки.
  2. Загрузите датасет.
  3. Запустите предварительную обработку данных.
  4. Проведите разведывательный анализ.
  5. Обучите модели и проведите оптимизацию гиперпараметров.
  6. Проанализируйте результаты и сделайте выводы.

Решение задач

В данном проекте по классификации клиентов банка для определения вероятности открытия депозита были решены следующие задачи:

  1. Предварительная обработка данных:

    • Очистка данных от пропусков и обработка выбросов.
    • Преобразование категориальных признаков в числовые для дальнейшего анализа и обучения моделей.
    • Нормализация числовых признаков для улучшения производительности моделей машинного обучения.
  2. Разведывательный анализ данных (EDA):

    • Анализ распределения признаков для понимания структуры данных.
    • Исследование корреляций между признаками для выявления взаимосвязей.
    • Визуализация данных для лучшего понимания и представления результатов.
  3. Построение и оценка моделей машинного обучения:

    • Разработка моделей логистической регрессии, решающих деревьев, случайного леса и градиентного бустинга для решения задачи классификации.
    • Оценка качества моделей с использованием метрик (точность, полнота, F1-мера).
  4. Оптимизация гиперпараметров моделей:

    • Использование GridSearchCV для настройки гиперпараметров моделей.
    • Применение Optuna для оптимизации гиперпараметров и улучшения производительности моделей.
  5. Анализ важности признаков:

    • Определение и визуализация важности признаков для понимания их влияния на целевую переменную.
  6. Синтез и ансамблирование моделей:

    • Применение стекинга для объединения различных моделей и улучшения качества прогнозирования.
    • Сравнение эффективности различных подходов к ансамблированию моделей.
  7. Выводы и рекомендации:

    • Формулировка выводов на основе результатов анализа и обучения моделей.
    • Предложение рекомендаций для повышения эффективности маркетинговых кампаний банка на основе анализа данных.

Эти задачи обеспечивают комплексный подход к решению проблемы классификации клиентов банка, начиная от предварительной обработки данных и заканчивая построением, оценкой и оптимизацией моделей машинного обучения.

Автор проекта

https://github.com/exelero565


About

Классификация клиентов банка для прогнозирования вероятности открытия депозита.

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published