Классификатор на основе ближайших соседей

В этом упражнении вы применяете простой сетевой классификатор — классификатор на основе ближайших соседей (relational neighbor classifier). Он использует метки классов соседних узлов, чтобы вычислить вероятность оттока для каждого узла сети. Например, в сети ниже красные узлы обозначают ушедших клиентов, белые — оставшихся. Вероятность оттока синего узла равна 0,4.

Relational neighbor classifier

Вам даны два вектора: ChurnNeighbors и NonChurnNeighbors — они содержат количество соседей каждого клиента, которые ушли и остались соответственно.

Это упражнение является частью курса

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Вычислите вероятность оттока для каждого клиента, churnProb, используя классификатор на основе ближайших соседей.
С помощью функции which() найдите клиентов с наибольшей вероятностью оттока. Сохраните результат в вектор mostLikelyChurners.
Используя mostLikelyChurners, получите идентификаторы клиентов с наибольшей вероятностью оттока.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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[___]

Редактировать и запускать код