場景:
預測客戶的二分類屬性(如性別、是否流失,是否購買等),給客戶打標籤。
案例:
預測客戶是否流失
解讀:
紅色代表客戶流失可能性超過50%。
綠色代表客戶留存超過50%
原理:
二元邏輯迴歸(BLR)是因變量爲二分類的廣義線性迴歸算法。
場景:
預測客戶的二分類屬性(如性別、是否流失,是否購買等),給客戶打標籤。
案例:
預測客戶是否流失
解讀:
紅色代表客戶流失可能性超過50%。
綠色代表客戶留存超過50%
原理:
二元邏輯迴歸(BLR)是因變量爲二分類的廣義線性迴歸算法。
上一節我們講了數據清晰的內容,通過清晰我們保留了正常的數據,在處理特徵預處理內容之前,我們先要確定標註,反應目的的屬性就是標註,其他有關係的特徵