Архив метки: scaler.fit

Скоро скоро уж финал…

Сегодня закончил последнюю теоретическую часть в программе обучения Анализ данных на Яндекс.Практикуме.

Эта часть далась мне нелегко. Было очень много непонятных слов и действий.

Но, зато, очень интересно. Ведь это были Начала машинного обучения.

Нам рассказали и на практике показали, как устроено обучение машинного моделирования на основе накопленных данных для прогнозирования результатов будущих периодов.

Например

Есть фитнес-центр. Администраторы этого предприятия ведут учёт того, как клиенты его посещают.

  • Как часто приходят
  • Посещают ли дополнительные группы
  • Покупают ли индивидуальные консультации
  • Живут или работают рядом
  • Когда заканчивается срок действия абонемента
  • И … когда перестали пользоваться услугами компании.

Аналитик данных:

  • проводит подготовку собранной статистики методами pandas на python
  • выбирает методы прогнозирования из библиотеки sklearn
  • обучает компьютер методом scaler.fit
  • выбирает самый точный алгоритм прогнозирования по результату сравнения параметров оценки точности предсказания из sklearn.metrics
  • помогает настроить систему, которая на основе новых данных за месяц, строит прогноз оттока

Администрация:

  • На основе полученного прогноза активно стимулирует клиентов из рисковой группы. Чтобы они не бросали занятия )))

Так решаем главную задачу:

Удержание клиентов

Photo by Clay Banks on Unsplash
Статья понравилась?