Icon

JKI_​024_​Modeling_​Churn_​Predictions_​Part_​2

JKI_024_Modeling_Churn_Predictions_Part_2
課題24：チャーン予測のモデリング-パート2レベル：簡単～中程度説明：先週のチャレンジと同様に、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）を予測することを求めています。同僚の1人は、トレーニングデータをまったく変更せずに、与えられたすべての属性をそのまま使用することで、テストデータの精度を95％以上達成できたと述べています。この場合も、予測されるターゲットクラスはチャーンです（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）。テストデータセットでこの精度を得るには、トレーニングデータセットでどのモデルをトレーニングする必要がありますか？この決定は自動化できますか？注1： この課題に対するシンプルで自動化されたソリューションは、5つのノードで構成されています。注2：この課題では、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.csvchurn_problem_test_data.csv品質を評価（精度、適合率、再現率、混同行列を計算Predictexecute up-streambefore configuration CSV Reader CSV Reader Scorer Workflow Executor AutoML 課題24：チャーン予測のモデリング-パート2レベル：簡単～中程度説明：先週のチャレンジと同様に、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）を予測することを求めています。同僚の1人は、トレーニングデータをまったく変更せずに、与えられたすべての属性をそのまま使用することで、テストデータの精度を95％以上達成できたと述べています。この場合も、予測されるターゲットクラスはチャーンです（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）。テストデータセットでこの精度を得るには、トレーニングデータセットでどのモデルをトレーニングする必要がありますか？この決定は自動化できますか？注1： この課題に対するシンプルで自動化されたソリューションは、5つのノードで構成されています。注2：この課題では、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.csvchurn_problem_test_data.csv品質を評価（精度、適合率、再現率、混同行列を計算Predictexecute up-streambefore configuration CSV Reader CSV Reader Scorer Workflow Executor AutoML

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: 2022-07-10
Last update: 2024-04-26
Created with KNIME version: v4.4.1
Tags: KNIMESTjustknimeit-24#justknimeit-24

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

Try NodePit Runner!