Project_4_ML

---

Проект по классификации клиентов банка

Описание проекта

Проект посвящен задаче классификации клиентов банка для прогнозирования вероятности открытия депозита. В основе проекта лежит анализ датасета, содержащего информацию о клиентах банка, их демографические характеристики, данные о предыдущих контактах в рамках маркетинговых кампаний и результаты этих кампаний.

Структура проекта

Проект включает в себя несколько основных этапов:

1. Предварительный анализ и подготовка данных: обработка пропусков, преобразование категориальных признаков, нормализация данных.
2. Разведывательный анализ данных: анализ распределения признаков, корреляционный анализ.
3. Построение моделей машинного обучения: логистическая регрессия, решающие деревья, случайный лес, градиентный бустинг.
4. Оптимизация моделей: подбор гиперпараметров с использованием GridSearchCV и Optuna.
5. Анализ важности признаков и влияния на целевую переменную.
6. Выводы и рекомендации по результатам исследования.

Используемые библиотеки

• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• scikit-learn
• Optuna

Как использовать

1. Установите необходимые библиотеки.
2. Загрузите датасет.
3. Запустите предварительную обработку данных.
4. Проведите разведывательный анализ.
5. Обучите модели и проведите оптимизацию гиперпараметров.
6. Проанализируйте результаты и сделайте выводы.

Решение задач

В данном проекте по классификации клиентов банка для определения вероятности открытия депозита были решены следующие задачи:

1. Предварительная обработка данных:

   • Очистка данных от пропусков и обработка выбросов.
   • Преобразование категориальных признаков в числовые для дальнейшего анализа и обучения моделей.
   • Нормализация числовых признаков для улучшения производительности моделей машинного обучения.

2. Разведывательный анализ данных (EDA):

   • Анализ распределения признаков для понимания структуры данных.
   • Исследование корреляций между признаками для выявления взаимосвязей.
   • Визуализация данных для лучшего понимания и представления результатов.

3. Построение и оценка моделей машинного обучения:

   • Разработка моделей логистической регрессии, решающих деревьев, случайного леса и градиентного бустинга для решения задачи классификации.
   • Оценка качества моделей с использованием метрик (точность, полнота, F1-мера).

4. Оптимизация гиперпараметров моделей:

   • Использование GridSearchCV для настройки гиперпараметров моделей.
   • Применение Optuna для оптимизации гиперпараметров и улучшения производительности моделей.

5. Анализ важности признаков:

   • Определение и визуализация важности признаков для понимания их влияния на целевую переменную.

6. Синтез и ансамблирование моделей:

   • Применение стекинга для объединения различных моделей и улучшения качества прогнозирования.
   • Сравнение эффективности различных подходов к ансамблированию моделей.

7. Выводы и рекомендации:

   • Формулировка выводов на основе результатов анализа и обучения моделей.
   • Предложение рекомендаций для повышения эффективности маркетинговых кампаний банка на основе анализа данных.

Эти задачи обеспечивают комплексный подход к решению проблемы классификации клиентов банка, начиная от предварительной обработки данных и заканчивая построением, оценкой и оптимизацией моделей машинного обучения.

Автор проекта

https://github.com/exelero565

---