Clasificatorul Relational Neighbor

În acest exercițiu, vei aplica un clasificator simplu bazat pe rețea, numit clasificatorul relational neighbor. Acesta folosește etichetele de clasă ale nodurilor vecine pentru a calcula o probabilitate de churn pentru fiecare nod din rețea.
De exemplu, în rețeaua de mai jos, unde nodurile roșii reprezintă clienții care au renunțat la serviciu, iar nodurile albe reprezintă clienții care nu au renunțat, probabilitatea de churn a nodului albastru este 0,4.

Relational neighbor classifier

Îți sunt date două vectori: ChurnNeighbors și NonChurnNeighbors, care conțin, pentru fiecare client, numărul de vecini care au renunțat la serviciu și, respectiv, numărul celor care nu au renunțat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiză predictivă folosind date de rețea în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează probabilitatea de churn a fiecărui client, churnProb, folosind clasificatorul relational neighbor.
Folosește which() pentru a identifica clienții cu cea mai mare probabilitate de churn. Numește acest vector mostLikelyChurners.
Folosește mostLikelyChurners pentru a găsi ID-urile clienților cu cea mai mare probabilitate de churn.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute the churn probabilities
churnProb <- ___ / (ChurnNeighbors + ___)

# Find who is most likely to churn
mostLikelyChurners <- which(churnProb == ___(churnProb))

# Extract the IDs of the most likely churners
customers$id[___]

Editează și rulează codul