Классификация клиентов телеком компании
Оператор мобильной связи выяснил: многие клиенты пользуются архивными тарифами. Они хотят построить систему, способную проанализировать поведение клиентов и предложить пользователям один из новых тарифов.
Задача
Оператор мобильной связи «Мегалайн» выяснил: многие клиенты пользуются архивными тарифами. Они хотят построить систему, способную проанализировать поведение клиентов и предложить пользователям новый тариф: «Смарт» или «Ультра».
В нашем распоряжении данные о поведении клиентов, которые уже перешли на эти тарифы. Нужно построить модель для задачи классификации, которая выберет подходящий тариф.
Необходимо построить модель с максимально большим значением метрики accuracy.
Ноутбук
Выводы
Целью данного проекта была разработка модели, позволяющей рекомендовать тариф smart или ultra для пользователей старых тарифов.
Для этого использовались данные о клиентах, уже подключенных к тарифам smart и ultra. Данные были разделены на обучающую и тестовую выборки.
Мы провели серию экспериментов с различными моделями и различными наборами гипер-параметров. Все модели сравнивались между собой по метрике accuracy на кросс-валидации. Анализ показал, что для имеющегося набора данных наилучший результат показывает модель случайного леса из 120 деревьев глубиной 13.
Выбранная модель была проверена на тестовых данных, при этом метрика accuracy составила 0,812, что в рамках данной задачи можно считать весьма хорошим результатом.
Данная модель позволит отбирать пользователей, которые готовы перейти на более выгодный для компании тариф и разрабатывать для них таргетированную рекламу, что может существенно снизить расходы бизнеса.