【源码】基于Python和机器学习技术的电信用户流失预测项目

项目简介

本项目旨在预测电信用户的流失行为。通过对电信用户数据集进行分析，利用机器学习技术构建模型，预测用户是否可能流失。项目涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、评估与决策等环节。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理与可视化分析：检查处理缺失值和异常值，用箱线图分析数值型特征分布，用条形图、饼图分析类别特征与用户流失关系。
2. 特征工程：对连续数值特征标准化处理，对类别特征编码处理，依据业务理解和数据分布进行特征选择与新特征构造，计算评估特征相关性并删除冗余特征。
3. 模型训练与评估：使用逻辑回归、支持向量机、随机森林和LightGBM等模型训练，通过K折交叉验证评估模型性能，选择最优模型进行特征重要性分析。
4. 分析与决策：根据模型预测结果分析可能导致用户流失的用户画像，推出留存活动策略，结合业务背景优化调整模型预测结果。

安装使用步骤

1. 安装依赖：安装Python以及pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn和lightGBM等相关库，可通过pip或conda安装。
2. 运行代码：先运行data_procession.py完成数据预处理和特征工程，再直接运行train_main.py开始项目。

下载地址

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