Offered By: IBM
Классификация поведения клиентов для Банковского Дела
Целью лабораторной работы является изучение методов классификации клиентов в банковской сфере методами машинного обучения.
Continue readingGuided Project
Data Analysis
5.0
At a Glance
Целью лабораторной работы является изучение методов классификации клиентов в банковской сфере методами машинного обучения.
После завершения лабораторной работы Вы сможете:
- Предварительная обработка данных: Провести нормализацию и преобразование категориальных данных для подготовки данных к анализу и моделированию. Нормализация может включать в себя стандартизацию или нормализацию данных для обеспечения их одинакового масштаба. Преобразование категориальных данных в числовой формат обычно требуется для работы с большинством моделей машинного обучения.
- Создание набора данных: Создать набор данных, включая сбор данных, их агрегацию, обработку пропущенных значений и создание финального датасета для анализа и моделирования.
- Выбор входных полей: Выбрать подходящие признаки (входные поля) для использования в модели машинного обучения. Это важный шаг, так как правильно выбранные признаки могут значительно повлиять на качество модели.
- Классификация клиентов: Использовать выбранные признаки для обучения модели классификации, которая будет предсказывать классы или метки для клиентов. Примените выбранную модель и оцените её производительность.
- Визуализация дерева решений: Если была использована модель дерева решений, визуализируйте дерево решений, чтобы лучше понять, как модель принимает решения на основе признаков.
Каждая из этих задач имеет свою важность для успешного анализа данных и построения моделей машинного обучения.