Hồi quy logistic trong Python - Nghiên cứu điển hình

Hãy xem xét rằng một ngân hàng tiếp cận bạn để phát triển một ứng dụng học máy sẽ giúp họ xác định những khách hàng tiềm năng sẽ mở một Khoản tiền gửi có kỳ hạn (còn được gọi là Tiền gửi cố định của một số ngân hàng) với họ. Ngân hàng thường xuyên thực hiện một cuộc khảo sát bằng cách gọi điện thoại hoặc biểu mẫu web để thu thập thông tin về khách hàng tiềm năng. Cuộc khảo sát này mang tính chất chung và được thực hiện trên một đối tượng rất lớn, trong đó có nhiều người có thể không quan tâm đến việc giao dịch với chính ngân hàng này. Trong số những người còn lại, chỉ một số ít quan tâm đến việc mở Tiền gửi có kỳ hạn. Những người khác có thể quan tâm đến các tiện ích khác do ngân hàng cung cấp. Vì vậy, cuộc khảo sát không nhất thiết phải được thực hiện để xác định khách hàng mở TDs. Nhiệm vụ của bạn là xác định tất cả những khách hàng có khả năng mở TD cao từ dữ liệu khảo sát khổng lồ mà ngân hàng sẽ chia sẻ với bạn.

May mắn thay, một loại dữ liệu như vậy được công bố rộng rãi cho những người có nguyện vọng phát triển mô hình học máy. Dữ liệu này được chuẩn bị bởi một số sinh viên tại UC Irvine với sự tài trợ bên ngoài. Cơ sở dữ liệu có sẵn như một phần củaUCI Machine Learning Repositoryvà được sử dụng rộng rãi bởi sinh viên, nhà giáo dục và nhà nghiên cứu trên toàn thế giới. Dữ liệu có thể được tải xuống từ đây .

Trong các chương tiếp theo, bây giờ chúng ta hãy thực hiện phát triển ứng dụng bằng cách sử dụng cùng một dữ liệu.