Klasifikátor nejbližšího souseda

V tomto cvičení si vyzkoušíš jednoduchý síťový klasifikátor zvaný klasifikátor relačního souseda. Ten využívá třídy sousedních uzlů k výpočtu pravděpodobnosti odchodu pro každý uzel v síti. Například v síti níže, kde červené uzly označují odcházející zákazníky a bílé uzly zákazníky, kteří zůstávají, je pravděpodobnost odchodu modrého uzlu 0,4.

Relational neighbor classifier

Máš k dispozici dva vektory: ChurnNeighbors a NonChurnNeighbors, které pro každého zákazníka obsahují počet sousedů, kteří odešli, a počet sousedů, kteří zůstali.

Toto cvičení je součástí kurzu

Prediktivní analytika pomocí síťových dat v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej pravděpodobnost odchodu každého zákazníka, churnProb, pomocí klasifikátoru relačního souseda.
Pomocí funkce which() najdi zákazníky s nejvyšší pravděpodobností odchodu. Tento vektor pojmenuj mostLikelyChurners.
Pomocí mostLikelyChurners zjisti ID zákazníků s nejvyšší pravděpodobností odchodu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compute the churn probabilities
churnProb <- ___ / (ChurnNeighbors + ___)

# Find who is most likely to churn
mostLikelyChurners <- which(churnProb == ___(churnProb))

# Extract the IDs of the most likely churners
customers$id[___]

Upravit a spustit kód