| < eelmine | 6. OSA sisukord | järgmine > |
6.5 Klientide lahkumise ennustamine autor: Anna Leontjeva
Juhendatud õpet saab kasutada ka selleks, et tuvastada potentsiaalseid lahkujaid klientide seas (Joonis 3, etapp “Säilitamine”).
Üldjuhul jääb mudeli loomise protsess samaks. Näiteks, oletame, et tunnused on samad, kuid iga kliendi kohta on kirjas ka, kas tegu on aktiivse kliendiga või kellegagi, kes lahkus (ingl churn). Näide sellest märgendatud andmestikust on toodud Joonisel 28.
Joonis 28. Näide andmestikust, kus huvi all on lahkuvad kliendid.
Sellisel juhul me saame kasutada regressioonimudeli asemel klassifikatsioonimudelit, ehk ennustada kliendi klassi (lahkuja/ mitte-lahkuja). Klassifikatsiooniülesandeid on juba varem selle kursuse raames käsitletud (vt. objektide klassifitseerimine, iiriste klassifitseerimine vt kursuse osa 2 “Masinõpe”). Mudeli loomise sammud on samad: jagame meie andmestiku juhuslikult kaheks, treenime ja valideerime, mõõdame klassifitseerimisülesandega seotud mõõdikuid: täpsust/saagist, F1 skoori, ROC kõvera alust pindala (ingl. area under ROC curve) jne.
| < eelmine | 6. OSA sisukord | järgmine > |