Relational Neighbor Classifier

У цій вправі ви застосуєте простий класифікатор на основі мережі, який називається relational neighbor classifier. Він використовує мітки класів сусідніх вузлів, щоб обчислити ймовірність відтоку для кожного вузла в мережі.
Наприклад, у наведеній нижче мережі, де червоні вузли — це ті, що пішли, а білі — ті, що залишилися, ймовірність відтоку синього вузла становить 0,4.

Relational neighbor classifier

Вам надано два вектори: ChurnNeighbors і NonChurnNeighbors, які містять для кожного клієнта кількість сусідів, що пішли, і тих, що не пішли, відповідно.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозна аналітика з мережевими даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть для кожного клієнта ймовірність відтоку churnProb за допомогою relational neighbor classifier.
Використайте which(), щоб знайти клієнтів із найбільшою ймовірністю відтоку. Назвіть цей вектор mostLikelyChurners.
Скористайтеся mostLikelyChurners, щоб знайти ID клієнтів із найвищою ймовірністю відтоку.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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[___]

Редагувати та запускати код