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연습 문제

Relational Neighbor Classifier

이번 연습 문제에서는 네트워크 기반의 간단한 분류기인 relational neighbor classifier를 적용해 보겠습니다. 이 방법은 각 노드의 이웃 노드들의 클래스 레이블을 활용해 네트워크 내 각 노드의 이탈 확률을 계산해요.
예를 들어, 아래 네트워크에서 빨간 노드는 이탈 고객, 흰색 노드는 비이탈 고객을 나타내며, 파란 노드의 이탈 확률은 0.4입니다.

Relational neighbor classifier

두 개의 벡터 ChurnNeighbors와 NonChurnNeighbors가 주어져 있으며, 각각 각 고객의 이웃 중 이탈한 수와 이탈하지 않은 수를 담고 있습니다.

지침

100 XP
  • relational neighbor classifier를 사용해 각 고객의 이탈 확률 churnProb를 계산하세요.
  • which()를 사용해 이탈 확률이 가장 높은 고객을 찾고, 이 벡터의 이름을 mostLikelyChurners로 지정하세요.
  • mostLikelyChurners를 사용해 이탈 확률이 가장 높은 고객의 ID를 찾으세요.