电信客户流失预测

目标：给定某电信机构实际业务中的相关客户信息，包含69个与客户相关的字段，其中“是否流失”字段表明客户会否会在观察日期后的两个月内流失。任务目标是通过训练集训练模型，来预测客户是否会流失，以此为依据开展工作，提高用户留存。

---

因隔离没有身份证照片暂未实名认证成功，所以先拿着题线下练习练习

深刻觉得一看就会，一练就废，还是得多实践哇！

---

进入正题啦：

1.导库

2. 导入数据

2.1基础信息查看

df_train.head()

df_test.head()

2.2数据信息查看

通过 .info() 简要可以看到对应一些数据列名，以及NAN缺失信息

df_train.info()

df_train.isnull().sum() 查看缺失值

2.3通过 .describe() 可以查看数值特征列的一些统计信息

3.特征和标签构建

3.1提取数值类型特征列名

做数据分析时，需要对特征进行归类–类别型还是数值型DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None);include, exclude:包括/排除的dtypes或字符串的选择。

数值型特征: 包括int64,float64;类别型特征object;布尔型特征(bool);

3.2构建训练和测试样本

4.模型训练和预测

训练结果：