89artur / 89artur/ML_supervised_learning
Улучшение проекта
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
### Основная проблема проекта
основной проблемой проведенного анализа то что пользователи с вероятностью снижения покупательской активности больше 0.8 (80%) имеют схожее поведение с общей группой пользователей по данным нам признакам. Явных особенностей не отмечается.
### Рекомендации по дальнейшим шагам и развитию проекта
необходимо больше признаков, чтобы определить с чем связано, от чего зависит снижение покупательской активности
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
The issue is about feature engineering for a supervised learning project to predict customer churn. Start by examining the existing Jupyter notebooks to understand the current dataset and model. Look for areas where new features could be derived or external data could be integrated. The goal is to improve model performance by identifying features that distinguish high-risk users.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100