MLおよびEDAアプリの展開

この流線アプリケーションは、Telco Customer Churn Churnの分析と予測のための完全なソリューションを提供します。 その主要な機能と機能を調べてみましょう。

アプリケーションコンポーネント：

アプリケーションは、3つの主要なモジュールで構成されています。認証システム、探索的データ分析（EDA）ダッシュボード、およびTelcoチャーン予測モデル。

1。保護認証：

認証モジュール（

）は、堅牢なログインシステムを提供します：authenticationapp.py

ユーザー名とパスワードベースのログイン ソーシャルログインのためにGoogleおよびFacebookとの統合。
ログインを成功させたときの歓迎のメッセージ。
パスワードを表示/非表示にするオプション。
• 2。インタラクティブなEDAダッシュボード：

edaダッシュボード（）は、包括的なデータ探索を促進します：

edaapp.pyCSVおよびExcelファイルのアップロードをサポートします

データキャッシングを利用して、パフォーマンスを高速化します。

• 直感的なナビゲーションサイドバーが含まれています
さまざまな画面サイズにシームレスに適応します。
• 3。テルコチャーン予測エンジン：

予測モジュール（

）には、洗練されたデータ処理パイプラインと複数の機械学習モデルが組み込まれています。 データ処理：

telcochurnapp.pyパイプラインは、以下を含むデータの前処理手順を処理します

。

での機能スケーリング カテゴリの特徴のための1ホットのエンコード。

• SimpleImputer機械学習モデル：
• StandardScalerアプリケーションは、いくつかのモデルを訓練および利用します：
ランダムフォレスト分類器

ロジスティック回帰 勾配ブースト分類器

システムは、モデルのパフォーマンスを自動的に評価し、リアルタイムの予測を提供し、堅牢なエラー処理を組み込んでいます。

• 技術的な詳細：
モデルトレーニングレバレッジ
• データ分割の場合は、効率のためにモデルキャッシング（

）を採用しています。 以下のコードスニペットは、モデルトレーニングプロセスを示しています

ユーザーエクスペリエンス：

アプリケーションには、ユーザーフレンドリーなインターフェイスがあります：

train_test_split 最適な視聴のためのワイドレイアウトデザイン。@st.cache_data

便利なナビゲーションサイドバー。

@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)

直感的なファイルアップロード機能。 リアルタイム予測ディスプレイ。

このアプリケーションは、高度な機械学習技術と合理化されたユーザーインターフェイスを効果的に組み合わせて、Telcoの顧客の解析と予測の強力なツールを提供します。

謝辞：

• 著者は、インパクトのあるトレーニングプログラムに対してアズビアフリカに感謝の気持ちを表明しています。 Azubi Africaとそのイニシアチブの詳細については、[Azubi Africaへのリンク]をご覧ください。

  タグ： azubiデータサイエンス

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