alteryx / alteryx/predict-customer-churn

Potential data leakage due to some features?

Đang mở
#27 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
427
Fork
216
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Firstly, thanks for the detailed notebooks! Learnt a lot from it.

In https://github.com/Featuretools/predict-customer-churn/blob/main/churn/3.%20Feature%20Engineering.ipynb,
I assume that the features `num_25, num_50, num_75, num_985, num_100, and num_unq, etc` represent the number of specific types of transactions (e.g., number of songs played with 25% completion, 50% completion, etc.) for each customer.

Wouldnt using these features (and various transformations/aggregations on it) in the windows lead to data leakage?

Because basically we are using the information from the future or outside the given time window to create features or train a model.

I have a similar use-case where we have few customer columns like `ltv`, `nr_orders` etc which reflect value "as of today". I am not sure how to handle these in the windows that are created.

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Đánh giá

Issue này chưa được đánh giá.

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.