Prevendo se um novo cliente vai churnar

Como você viu no vídeo, para treinar um modelo usando sklearn:

• Importe o modelo de interesse — aqui, um Support Vector Classifier:

from sklearn.svm import SVC

• Instancie o modelo:

svc = SVC()

• Treine, ou "ajuste" (fit), o modelo aos dados:

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

Aqui, o primeiro argumento contém as features, enquanto o segundo é o rótulo que queremos prever — se o cliente vai churnar ou não. Depois de ajustar o modelo, você pode usar o método .predict() para prever o rótulo de um novo cliente.

Esse processo vale para qualquer modelo que você use, e o sklearn tem muitos! Neste exercício, você usará LogisticRegression.