Prédire si un·e nouveau·elle client·e va churn

Comme vous l’avez vu dans la vidéo, pour entraîner un modèle avec sklearn :

• Importez le modèle qui vous intéresse — ici, un Support Vector Classifier :

from sklearn.svm import SVC

• Instanciez-le :

svc = SVC()

• Entraînez-le (« fittez-le ») sur les données :

svc.fit(telco['data'], telco['target'])

Ici, le premier argument correspond aux variables explicatives (features), et le second est la variable cible que vous cherchez à prédire : si le ou la client·e va churn ou non. Après avoir ajusté le modèle, vous pouvez utiliser la méthode .predict() du modèle pour prédire l’étiquette d’un·e nouveau·elle client·e.

Ce processus est valable quel que soit le modèle, et sklearn en propose beaucoup ! Dans cet exercice, vous utiliserez LogisticRegression.