Вопрос или проблема
Я пытаюсь предсказать отток клиентов на основе имеющихся у меня данных. Я определяю отток как деятельность, которой не предшествует другая деятельность в течение недели. Клиент может вернуться через два месяца и снова стать активным, и эти действия не считаются оттоком.
Следовательно, один и тот же пользователь может быть признан ушедшим или не ушедшим в зависимости от будущего поведения. Кроме того, только 0,5% этих наблюдений ведут к оттоку.
Теперь для этого набора данных у меня есть как зависимые, так и несбалансированные данные. Как я могу провести моделирование или даже простой t-тест (так как его предположение – независимость)? Буду признателен за любые идеи или направления.
Итак, по сути (если я правильно понимаю), вы хотите предсказать “неактивность” клиента в течение недели против “активности”?! У вас бинарная задача. Выбор метода зависит от ваших данных. Но неплохим началом мог бы стать, например, catboost, инструмент градиентного бустинга. У меня есть хороший опыт с ним.
https://catboost.ai/docs/concepts/python-usages-examples.html
С классификатором CB вы можете указать class_weights, что может помочь справиться с несбалансированными классами.
Смотрите также: https://stackoverflow.com/a/45708903/9524424
Вот учебник по Python: https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/python_tutorial.ipynb
Что касается аспекта “независимости”: вы имеете в виду, что ОДИН И ТОТ ЖЕ клиент может попадать в оба класса в разные моменты времени? Возможно, это не слишком большая проблема, пока что-то меняется в переменных X (тех, которые используются для предсказания). Время, безусловно, меняется, верно? Так что вы можете включить время, например, как фактор (или думми) переменную. Часто это хорошо работает с градиентным бустингом. Может быть (просто идея), вы также можете добавить идентификатор клиента в дополнение ко времени, чтобы попытаться контролировать для каждого отдельного клиента или (похожих) групп клиентов.
Альтернативными методами/инструментами могут быть lightgbm, логистическая регрессия (с регуляризацией) или даже нейронные сети (например, на основе Keras/tensorflow). Время также может быть включено как счет или думми в логистической регрессии. В нейронных сетях работа с временем часто немного сложна. Чтобы сказать больше об этом, в конечном итоге нужно увидеть данные в деталях (количество переменных X/столбцов, количество наблюдений и т.д.).
Ответ или решение
Как построить модель на основе несамостоятельных несбалансированных данных
Вопрос предсказания оттока клиентов — задача, требующая особого подхода, особенно когда данные характеризуются несамостоятельностью и несбалансированностью. В данном контексте отток определяется как отсутствие активности клиента в течение недели. При этом важно учитывать, что один и тот же клиент может в разное время попадать в обе категории: «активен» или «отток», в зависимости от его будущего поведения. Данная проблема требует специфического подхода, который будет рассмотрен ниже.
1. Понимание характеристик данных
Первым шагом в построении модели является глубокое понимание ваших данных:
- Несбалансированные классы: Поскольку только 0.5% наблюдений соответствует оттоку, вам понадобится механизм обработки дисбаланса. Это могут быть методы, такие как взвешивание классов, синтетическая генерация образцов (например, SMOTE) или использование методов андер- и оверсэмплинга.
- Несамостоятельные данные: Учтите, что один и тот же клиент может проявлять как активность, так и отток в разные временные промежутки. Это создаёт сложности при использовании стандартных статистических методов, таких как t-тест, которые предполагают независимость наблюдений.
2. Выбор модели
Для решения задачи прогнозирования оттока клиентов на несбалансированных и несамостоятельных данных рекомендую использовать следующие подходы:
- Градиентный бустинг: Используйте методы градиентного бустинга, такие как CatBoost или LightGBM, которые прекрасно справляются с задачами классификации. Эти алгоритмы могут обрабатывать неравномерное распределение классов через параметры, такие как
class_weights.
Пример использования CatBoost:
from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(class_weights={0: 1, 1: 2000}) # Пример взвешивания
model.fit(X_train, y_train)-
Логистическая регрессия с регуляризацией: Это классический метод, который потенциально может быть адаптирован для вашей задачи. Включение временных переменных (например,
timeкак категориальной переменной) может помочь модели улавливать зависимости. -
Нейронные сети: Можно использовать библиотеки, такие как TensorFlow или Keras, но учтите, что обработка временных данных может быть более сложной. Однако, такие подходы могут быть мощными для сложных паттернов и взаимодействий во временных рядах.
3. Учет временных аспектов
Время играет критическую роль в контексте оттока. Рекомендуется:
- Включить временные характеристики в модель. Это можно сделать, создавая временные признаки (например, дни с последней активности, триместры и т.д.).
- Используйте уникальный идентификатор клиента в модели, что поможет контролировать индивидуальные различия и позволит учесть потенциальные закономерности.
4. Оценка модели
Для оценки качества модели вам понадобятся несколько метрик, включая:
- Precision, Recall и F1-score, которые дают более четкое представление о работе модели на несбалансированных наборах данных.
- Кросс-валидация поможет убедиться, что модель не переобучается и хорошо обобщает на новых данных.
5. Заключение
Процесс построения модели на несамостоятельных и несбалансированных данных — это серьезный вызов, требующий вникнуть в особенности ваших данных и формирования модели. Использование методов, таких как градиентный бустинг, логистическая регрессия и нейронные сети в сочетании с правильным учетом времени и индивидуальных различий клиентов, поможет вам построить надежную модель предсказания оттока клиентов. Рекомендуется постоянно проверять и адаптировать модель в зависимости от новых данных и поведения клиентов, чтобы поддерживать ее актуальность и эффективность.