Modèles non actionnables

Identifier les expériences ratées et les modèles qui n’ont pas contribué à atteindre les résultats métier visés est essentiel : cela permet d’allouer les ressources aux initiatives à plus fort impact. Vous trouverez ci-dessous trois résultats d’un test de prévention du churn basé sur la sortie d’un modèle de Machine Learning. Lequel a obtenu les meilleures performances et devrait être retenu pour le déploiement dans les systèmes de production ?