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项目简介
本项目是基于Python的用户流失预测系统。借助pandas库完成数据处理与清洗，利用sklearn库构建预测模型，系统能够分析用户历史和当前数据，提取关键特征，通过机器学习算法识别可能流失的用户，帮助企业提前发现潜在流失用户并采取保留措施。
项目的主要特性和功能
- 数据准备：进行数据抽样、清洗，处理缺失值和异常值，保证数据质量与可用性。
- 特征工程：通过特征选择和降维，提取对用户流失预测影响大的特征，简化数据，提升模型训练效率。
- 模型训练与评估：使用支持向量机、朴素贝叶斯和决策树三种机器学习模型训练和评估，选出最优模型进行用户流失预测。
- 结果展示：用折线图呈现不同模型的评估结果，辅助决策者挑选合适模型。
安装使用步骤
1. 环境准备
确保已安装Python 3.x，并安装以下依赖库：
bash
pip install pandas scikit-learn matplotlib
2. 数据准备
将用户数据文件放于项目的data目录下，保证数据格式符合项目要求，数据文件应含用户基本信息、使用行为、购买记录等。
3. 运行数据处理脚本
运行data_preparation.py脚本进行数据清洗和预处理：
bash
python data_preparation.py
4. 特征工程
运行feature_engineering.py脚本进行特征选择和降维：
bash
python feature_engineering.py
5. 模型训练与评估
运行model_training_evaluation.py脚本训练模型并评估性能：
bash
python model_training_evaluation.py
6. 查看结果
运行完上述脚本后，系统会生成模型评估结果的折线图，展示不同模型的性能对比，根据评估结果选择最优模型进行用户流失预测。
下载地址
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