ML和EDA應用程序部署

此簡化應用程序為電信客戶流失分析和預測提供了完整的解決方案。 讓我們探索其關鍵功能和功能。

應用程序組件：

該應用程序包括三個主要模塊：身份驗證系統，探索性數據分析（EDA）儀表板和電信攪拌預測模型。

1。安全身份驗證：

身份驗證模塊（

）提供了一個可靠的登錄系統，其特徵是：

authenticationapp.py

>用戶名和基於密碼的登錄。

• 與Google和Facebook集成以進行社交登錄。
成功登錄時，
• 一個熱情的消息。
• >顯示/隱藏密碼的選項。

2。交互式EDA儀表板：

eDA儀表板（

）促進了全面的數據探索：

edaapp.py

支持CSV和Excel文件上傳。

• >利用數據緩存以進行更快的性能。
• 包括一個直觀的導航側邊欄。
• >無縫地適應各種屏幕尺寸。

3。電信攪動預測引擎：

預測模塊（

）結合了複雜的數據處理管道和多個機器學習模型：

telcochurnapp.py

數據處理：

管道處理數據預處理步驟，包括：

使用

。

• 。 SimpleImputer
分類特徵的單速編碼。
• StandardScaler
• 機器學習模型：

應用程序訓練並使用了幾種模型：

隨機森林分類器

logistic回歸

• >梯度提升分類器
系統會自動評估模型性能並提供實時預測，並包含強大的錯誤處理。

技術詳細信息：

模型培訓利用用於數據分配並採用模型緩存（）來提高效率。 下面的代碼段說明了模型培訓過程：

train_test_split @st.cache_data用戶體驗：

@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)

該應用程序擁有一個用戶友好的接口：

用於最佳觀看的寬層設計。

方便的導航側邊欄。

• >直觀文件上傳功能。
• 實時預測顯示。
此應用程序有效地將高級機器學習技術與簡化的用戶界面相結合，為分析和預測電信客戶流失提供了強大的工具。
確認：

作者對阿祖比非洲的影響力表示感謝。 有關Azubi Africa及其倡議的更多信息，請訪問[鏈接到Azubi Africa]。

標籤： azubi Data Science

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