Вопрос или проблема
Я хотел бы спросить о теоретическом подходе к использованию логистической регрессии для данных клиентов и, более конкретно, для прогнозирования оттока (в BigQuery и Python).
У меня есть данные о клиентах для интернет-магазина, и я хотел бы предсказать, уйдет ли клиент, исходя из некоторых характеристик. Я создал свой датасет и метку оттока (исходя из гипотезы, что если клиент не покупал ничего за последний год, то предполагается, что клиент ушел, так как мы имеем дело с неконтрактной обстановкой).
Я использую 3 года данных (2019-2021), которые включают ~3 млн клиентов и 43 признака, и, как я уже говорил, клиент считается ушедшим, если он не сделал заказ в 2021 году.
- Я проверил распределение моей метки, которое ~сбалансировано.
- Я проверил некоторые допущения логистической регрессии, такие как
мультиколлинеарность, влияние выбросов и т.д. - Я разделил данные на 80% обучающих данных, 10% данных для оценки, 10% данных для предсказания.
- Я проверил качество модели, изучив метрики классификации (точность, полнота и т.д.)
Мой вопрос будет таков:
У нас есть прогнозы для 10% данных (т.е. вероятности того, что клиент уйдет). Можем ли мы получить вероятности для всех остальных клиентов, которые принадлежат к обучающему и оценочному датасету?
Другими словами, каковы будут следующие шаги после того, как мы обучили и проверили, что можем использовать модель, если ваша конечная цель – в итоге получить вероятности ваших клиентов на отток или на оставление?
Заранее спасибо за вашу помощь!
У вас есть метод вашей обученной модели, который вернет вам предсказанную вероятность:
model.predict_proba(X)
Посмотрите ссылку для получения дополнительной информации и примеров.
В целом я согласен с комментарием к другому ответу:
Предполагается, что оценка обучающих данных не нужна, это основная идея. Оценивать ее не имеет смысла.
Ваш метод обучения с учителем должен был иметь истинные метки, на которых можно учиться, и поэтому предсказания вашей модели на обучающем датасете не будут лучше, чем эти метки.
Но, что если ваши метки не обязательно являются всей правдой? В вашем случае вы установили какое-то определение/замену для “оттока”, но, возможно, модель узнала что-то немного более широкое, чем это определение, просто потому, что независимые переменные лучше находят это, чем ваша замена. Это растяжение, и вы не можете этого ожидать, но, возможно, наблюдение за заметными “неудачами” вашей модели по сравнению с целевой меткой (например, низкая вероятность оттока согласно вашей модели, но не покупал в течение 6 месяцев) может быть полезным. Или в других случаях, возможно, метки данных просто ошибочны в каком-то проценте случаев.
Чтобы разобраться, вам придется сделать некоторую ручную работу: углубиться в эти случаи и решить, верите ли вы своей метке или своей модели.
Вам следует избегать моделей, которые легко переобучаются, и/или рассмотреть возможность к-fold предсказаний, чтобы предсказания для каждой строки всегда делались моделью, не обученной на этой строке.
Ответ или решение
Логистическая Регрессия для Прогнозирования Увольнений Клиентов
Введение
Логистическая регрессия представляет собой мощный инструмент для прогнозирования бинарных исходов, таких как «уходит» или «остается» клиент. В контексте интернет-магазина и анализа данных о клиентах, задача предсказания ухода клиента (churn prediction) становится критически важной для оптимизации стратегий удержания и управления клиентскими отношениями.
Подготовка Данных
Перед началом применения логистической регрессии важно собрать и подготовить данные. В вашем случае вы уже собрали трехлетнюю информацию о клиентах, состоящую примерно из 3 миллионов записей и 43 признаков. При этом важно учитывать следующие моменты:
- Определение меток: Ваш подход, при котором клиент считается ушедшим, если он не сделал покупку в течение года, является разумным, хотя он может иметь свои ограничения.
- Баланс классов: Вы отметили, что распределение меток примерно сбалансировано, что является обязательным условием для эффективного обучения модели.
- Предварительный анализ: Убедитесь в отсутствии многоколлинеарности и влияния выбросов, чтобы ваша модель могла корректно обучаться.
Этапы Обучения Модели
После проверки данных и разделения на обучающую, испытательскую и предсказательную выборки (80%, 10%, 10% соответственно), рекомендуется следующее:
- Обучение модели: Используйте метод
fit()в библиотеке, например,scikit-learn, чтобы обучить модель на ваших данных. - Оценка производительности: Используйте метрики, такие как точность (Accuracy), полнота (Recall) и F1-мера, для оценки модели на испытательной выборке.
Получение Вероятностей для Всех Клиентов
После успешного обучения модели вы можете использовать метод predict_proba(X) для получения вероятностей ухода для всех клиентов в обучающей и испытательной выборках:
# Пример кода для получения вероятностей
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Разделение данных
X_train, X_eval, y_train, y_eval = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Обучение модели
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Получение вероятностей для обучающего и оценочного наборов данных
train_probabilities = model.predict_proba(X_train)[:, 1] # Вероятности для класса 1
eval_probabilities = model.predict_proba(X_eval)[:, 1] # Вероятности для класса 1Анализ Результатов
После получения вероятностей для всех клиентов в обучающей и оценочной выборках следующим шагом является анализ этих вероятностей:
-
Тестирование гипотез: Сравните предсказанные вероятности с вашими метками. Что интереснее, вероятности для исходов, которые не совпадают с вашими метками, могут указать на важные идеи о поведении клиентов.
-
Инсайты и рекомендации: Рассмотрите возможность разбивки клиентов на группы, основываясь на предсказанных вероятностях. Например, вы можете выделить группу клиентов с высокой вероятностью ухода и разработать для них специальные кампании по удержанию.
Заключение
Логистическая регрессия является эффективным инструментом для предсказания вероятности ухода клиентов. После обучения модели и получения вероятностей для всех клиентов тщательный анализ этих вероятностей может позволить вам извлечь полезные инсайты и адаптировать свою бизнес-стратегию. Помните, что успешная работа с такими данными требует постоянного тестирования и оптимизации моделей для достижения наилучших результатов.