客户流失预测评分数据集-lavagod

客户流失预测评分数据集-lavagod 数据来源：互联网公开数据 标签：客户流失,预测,评分,机器学习,分类,金融,客户行为 数据概述： 本数据集是基于Kaggle上的“churn-modelling”数据集扩展而成，旨在预测客户的流失情况。数据集包含用于预测客户是否流失的多个评分列。其中，“Exited”是目标列，表示客户是否会离开（1表示离开，0表示留下）；“score3”是基于三个特征（NumOfProducts, Age, IsActiveMember）的流失预测评分；“score10”是基于所有特征的流失预测评分。该数据集主要用于研究和评估分类模型的性能。 数据用途概述： 该数据集适用于客户流失预测、分类模型评估、金融业务分析等多种场景。研究人员和数据科学家可利用此数据集训练和验证不同的分类模型，优化客户流失预测的准确性。金融企业可以基于这些预测结果优化客户保留策略，减少客户流失率。教育机构亦可用作教学和研究的案例，帮助学习者理解分类模型的应用和评估方法。