為了確認 train_test_split() 是否如你所預期地運作,請檢查 X_train 和 X_test 的長度,看看每個資料集中有多少筆紀錄。你可以使用 len() 這類函式,或 .shape 這類屬性來探索。
train_test_split()
X_train
X_test
len()
.shape
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開始使用 pandas 探索 Telco Churn Dataset,計算摘要統計,並用 Seaborn 建立具吸引力的視覺化圖表。
在探索過資料之後,現在該進行前處理,為機器學習做好準備。學習前處理的原因、內容與方法,包括特徵選擇與特徵工程。
當資料完成前處理並可用於機器學習後,就來進行流失預測吧!學習如何在 Python 中使用 scikit-learn 建立監督式學習模型。
當前練習
學習如何透過超參數調校來提升模型效能,並更深入理解驅動客戶流失的因素,好帶回業務端應用。