Как я создал проект по обработке данных, следуя жизненному циклу CRISP-DM

•CRISP-DM — это фреймворк для интеллектуального анализа данных. •Состоит из 6 этапов: понимание бизнеса, понимание данных, подготовка данных, моделирование, оценка, развертывание. •Проект на основе CRISP-DM для оценки вероятности конверсии клиентов в срочный депозит. •Клиент — банк, продающий финансовые решения. •Цель проекта — оптимизировать конверсии клиентов. •Определение успеха — оценка вероятности конверсии. •Данные из репозитория UCI Data Science. •Разделение данных на обучающие и тестовые. •Предварительный анализ данных: статистическое описание, распределение переменных. •Удаление отсутствующих данных. •Преобразование категориальных переменных в числа. •Использование CatBoost для кодирования данных. •Тестирование различных алгоритмов. •Выбор CatBoost как лучшей модели. •Разделение данных на обучающие и тестовые наборы. •Настройка базовой модели и оценка результатов.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.