新規顧客が解約するかどうかを予測する

動画で見たとおり、sklearn を使ってモデルを学習するには次の手順を踏みます。

目的のモデルをインポートします。ここでは Support Vector Classifier を使います。

from sklearn.svm import SVC

インスタンス化します。

svc = SVC()

データに対して学習（"fit"）させます。

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

ここで、最初の引数は特徴量、2つ目の引数は予測したいラベル（顧客が解約するかどうか）です。モデルを学習し終えたら、モデルの .predict() メソッドを使って新規顧客のラベルを予測できます。

この流れはどのモデルでも共通で、sklearn には多くのモデルがあります。本演習では、LogisticRegression を使います。

sklearn.linear_model から LogisticRegression をインポートします。