客户流失预测与推文分诊的机器学习实践

### 客户流失预测与推文分诊的机器学习实践 #### 客户流失预测模型构建与评估 在客户关系管理中，预测哪些客户可能会流失是一项关键任务。下面将详细介绍如何使用XGBoost模型来完成这一任务。 ##### 1. 数据准备与存储 首先，需要将训练集、验证集和测试集数据转换为CSV格式，并存储到S3中。以下是具体的代码实现： ```python train_data = train_df.to_csv(None, header=False, index=False).encode() val_data = val_df.to_csv(None, header=False, index=False).encode() test_data = test_df.to_csv(None, header=True, index=False).encode() with s3.open(f'{data_bucket}/{subfolder}/processed/train.csv', 'wb') as f: f.write(train_data) with s3.open(f'{data_bucket}/{subfolder}/processed/val.csv', 'wb') as f: f.write(val_data) with s3.open(f'{data_bucket}/{subfolder}/processed/test.csv', 'wb') as f: f.write(test_data) ``` 同时，为训练和验证数据创建输入对象： ```python train_input = sagemaker.s3_input( s3_data=f's3://{data_bucket}/{subfolder}/processed/train.csv', content_type='csv') val_input = sagemaker.s3_input( s3_data=f's3://{data_bucket}/{subfolder}/processed/val.csv', content_type='csv') ``` ##### 2. 模型训练 接下来，使用XGBoost模型进行训练。在训练过程中，需要设置一些重要的超参数，具体如下： | 超参数 | 说明 | | ---- | ---- | | `objective` | 目标函数，设置为`binary:logistic`，适用于目标变量为0或1的情况 | | `eval_metric` | 评估指标，设置为`auc`，即曲线下面积 | | `num_round` | 训练轮数，设置为100 | | `early_stopping_rounds` | 早停轮数，设置为10，防止过拟合 | | `scale_pos_weight` | 正样本权重，设置为17，用于处理不平衡数据集 | 以下是完整的训练代码： ```python sess = sagemaker.Session() container = sagemaker.amazon.amazon_estimator.get_image_uri( boto3.Session().region_name, 'xgboost', 'latest') estimator = sagemaker.estimator.Estimator( container, role, train_instance_count=1, train_instance_type='ml.m5.large', output_path=f's3://{data_bucket}/{subfolder}/output', sagemaker_session=sess) estimator.set_hyperparameters( max_depth=3, subsample=0.7, objective='binary:logistic', eval_metric='auc', num_round=100, early_stopping_rounds=10, scale_pos_weight=17) estimator.fit({'train': train_input, 'validation': val_input}) ``` 在训练过程中，模型会进行训练和验证。通过观察训练