Улучшение проекта

### 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

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.

由索引模型根據 Issue 內容生成。