Icon

JKI_​023_​Modeling_​Churn_​Predictions_​Part_​1

JKI_023_Modeling_Churn_Predictions_Part_1
課題23：チャーン予測のモデリング-パート1レベル：簡単説明：通信会社は、アカウントの属性に基づいて、どの顧客が解約するか（つまり、契約をキャンセルするか）を予測することを望んでいます。この目的のために、決定木分類器を使用することが期待されます。同社は2つのデータセット（トレーニングとテスト）を提供しており、両方とも多くの属性と予測されるクラス「チャーン」を備えています（値0はチャーンしない顧客に対応し、1はチャーンする顧客に対応します）。決定木分類器をトレーニングデータでトレーニングし、テストデータでその品質を評価する必要があります（たとえば、精度、適合率、再現率、混同行列を計算します）。注1：この課題は、分類に焦点を当てた、予測問題の簡単な紹介です。決定木分類器を適用するだけで済みます（約92％の精度が得られます）。単純なソリューションは、5つのノードで構成する必要があります。注2：このチャレンジでは、データセット内の属性またはクラスの統計的分布を変更せず、使用可能なすべての属性を使用します。注3：問題を理解するためにさらに助けが必要ですか？このブログ投稿をチェックしてください。https://www.knime.com/blog/predict-customer-churn-low-code-ml-exampleデータセット入手先：https://hub.knime.com/alinebessa/spaces/Just%20KNIME%20It!%20Datasets/latest/Challenge%2023%20-%20Datasets~QtkrTSlsdv1kr5cO/ churn_problem_training_data.csv決定木分類器をトレーニングデータでトレーニング決定木分類器をテストデータで実行churn_problem_test_data.csv品質を評価（精度、適合率、再現率、混同行列を計算データ内容を観察データ内容を観察 CSV Reader DecisionTree Learner Decision TreePredictor CSV Reader Scorer Data Explorer Data Explorer 課題23：チャーン予測のモデリング-パート1レベル：簡単説明：通信会社は、アカウントの属性に基づいて、どの顧客が解約するか（つまり、契約をキャンセルするか）を予測することを望んでいます。この目的のために、決定木分類器を使用することが期待されます。同社は2つのデータセット（トレーニングとテスト）を提供しており、両方とも多くの属性と予測されるクラス「チャーン」を備えています（値0はチャーンしない顧客に対応し、1はチャーンする顧客に対応します）。決定木分類器をトレーニングデータでトレーニングし、テストデータでその品質を評価する必要があります（たとえば、精度、適合率、再現率、混同行列を計算します）。注1：この課題は、分類に焦点を当てた、予測問題の簡単な紹介です。決定木分類器を適用するだけで済みます（約92％の精度が得られます）。単純なソリューションは、5つのノードで構成する必要があります。注2：このチャレンジでは、データセット内の属性またはクラスの統計的分布を変更せず、使用可能なすべての属性を使用します。注3：問題を理解するためにさらに助けが必要ですか？このブログ投稿をチェックしてください。https://www.knime.com/blog/predict-customer-churn-low-code-ml-exampleデータセット入手先：https://hub.knime.com/alinebessa/spaces/Just%20KNIME%20It!%20Datasets/latest/Challenge%2023%20-%20Datasets~QtkrTSlsdv1kr5cO/ churn_problem_training_data.csv決定木分類器をトレーニングデータでトレーニング決定木分類器をテストデータで実行churn_problem_test_data.csv品質を評価（精度、適合率、再現率、混同行列を計算データ内容を観察データ内容を観察CSV Reader DecisionTree Learner Decision TreePredictor CSV Reader Scorer Data Explorer Data Explorer

Nodes

Extensions

Links

Download

To use this workflow in KNIME, download it from the below URL and open it in KNIME:

Download Workflow
Created by: katsu
Created at: 2022-06-16
On NodePit since: 2022-07-03
Last update: 2024-05-01
Created with KNIME version: v4.4.1
Tags: KNIMESTjustknimeit-23#justknimeit-23

Deploy, schedule, execute, and monitor your KNIME workflows locally, in the cloud or on-premises – with our brand new NodePit Runner.

Try NodePit Runner!