Déploiement de l'application ML et EDA

Cette application rationalisée offre une solution complète pour l'analyse et la prédiction du désactivation des clients de télécommunications. Explorons ses caractéristiques et fonctionnalités clés.

Composants d'application:

L'application comprend trois modules principaux: un système d'authentification, un tableau de bord d'analyse des données exploratoires (EDA) et un modèle de prédiction de désactivation des télécommunications.

1. Authentification sécurisée:

Le module d'authentification (authenticationapp.py) fournit un système de connexion robuste avec:

• Nom d'utilisateur et connexion basée sur le mot de passe.
• Intégration avec Google et Facebook pour la connexion sociale.
• un message accueillant sur une connexion réussie.
• une option pour afficher / masquer les mots de passe.

2. Tableau de bord EDA interactif:

Le tableau de bord EDA (edaapp.py) facilite l'exploration complète des données:

• prend en charge les téléchargements de fichiers CSV et Excel.
• utilise la mise en cache de données pour des performances plus rapides.
• comprend une barre latérale de navigation intuitive.
• s'adapte de manière transparente aux différentes tailles d'écran.

3. Moteur de prédiction de désabonnement de télécommunications:

Le module de prédiction (telcochurnapp.py) intègre un pipeline de traitement des données sophistiqué et plusieurs modèles d'apprentissage automatique:

Traitement des données:

Le pipeline gère les étapes de prétraitement des données, notamment:

• Imputation de valeur manquante en utilisant SimpleImputer.
• Échelle des fonctionnalités avec StandardScaler.
• Encodage à un hot pour les caractéristiques catégorielles.

Modèles d'apprentissage automatique:

L'application forme et utilise plusieurs modèles:

• Classificateur de forêt aléatoire
• régression logistique
• Classificateur de stimulation de gradient

Le système évalue automatiquement les performances du modèle et fournit des prédictions en temps réel, incorporant une gestion des erreurs robuste.

Détails techniques:

LEVERAGES DE FORMATION DU MODÈLE train_test_split Pour le partitionnement des données et utilise la mise en cache des modèles (@st.cache_data) pour l'efficacité. L'extrait de code ci-dessous illustre le processus de formation du modèle:

<code class="language-python">@st.cache_data
def train_models(_X, y):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    models = {
        "Random Forest": RandomForestClassifier(random_state=42),
        "Logistic Regression": LogisticRegression(random_state=42),
        "Gradient Boosting": GradientBoostingClassifier(random_state=42)
    }
    # ... (rest of the training and evaluation logic)</code>

Expérience utilisateur:

L'application possède une interface conviviale:

• une conception large pour une visualisation optimale.
• une barre latérale de navigation pratique.
• Fonctionnalité de téléchargement de fichiers intuitifs.
• Affichage de prédiction en temps réel.

Cette application combine efficacement les techniques avancées d'apprentissage automatique avec une interface utilisateur rationalisée, fournissant un outil puissant pour analyser et prédire le désabonnement du client.

Remerciements:

L'auteur exprime sa gratitude à l'Afrique d'Azubi pour leurs programmes de formation percutants. Pour plus d'informations sur Azubi Africa et leurs initiatives, veuillez visiter [Lien vers Azubi Africa].

Tags: Azubi Data Science

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