电信客户流失预测模型评估数据集

电信客户流失预测模型评估数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电信,客户流失,机器学习,模型评估,逻辑回归,决策树,随机森林,ROC,AUC,分类预测 数据概述： 本数据集旨在评估不同机器学习模型在电信客户流失预测任务中的表现。数据集包含了经过数据清洗和预处理的客户数据，其中目标变量为客户是否流失（Churn），该变量为二分类变量。数据集中使用了逻辑回归、决策树和随机森林三种模型，并对数据进行了过采样、欠采样和两者结合的采样方法处理，以应对数据不平衡问题。

数据用途概述： 该数据集主要用于评估不同机器学习模型在电信客户流失预测中的性能，并比较不同采样方法对模型效果的影响。研究人员可以利用该数据进行模型训练、性能比较、参数调优等工作，以找到最适合的客户流失预测模型。该数据集也适用于机器学习教学，帮助学习者理解模型构建、评估和数据预处理等流程。同时，该数据可用于分析不同模型在不同数据分布下的表现，为实际业务场景中的模型选择提供参考。