Учебники

Логистическая регрессия в Python — тематическое исследование

Учтите, что банк обращается к вам с просьбой разработать приложение для машинного обучения, которое поможет им идентифицировать потенциальных клиентов, которые открывают им срочный депозит (также называемый срочным депозитом некоторыми банками). Банк регулярно проводит опрос с помощью телефонных звонков или веб-форм для сбора информации о потенциальных клиентах. Опрос носит общий характер и проводится для очень большой аудитории, из которой многие могут быть не заинтересованы в работе с этим банком. Из остальных только немногие могут быть заинтересованы в открытии Срочного депозита. Другие могут быть заинтересованы в других услугах, предлагаемых банком. Таким образом, опрос не обязательно проводится для выявления клиентов, открывающих ТД. Ваша задача — выявить всех тех клиентов, которые с высокой вероятностью открывают TD, по огромным данным опроса, которыми банк собирается поделиться с вами.

К счастью, один из таких данных общедоступен для тех, кто стремится разработать модели машинного обучения. Эти данные были подготовлены некоторыми студентами UC Irvine при внешнем финансировании. База данных доступна как часть UCI Machine Learning Repository и широко используется студентами, преподавателями и исследователями во всем мире. Данные можно скачать здесь .

В следующих главах давайте теперь выполним разработку приложения с использованием тех же данных.