Quelles sont les meilleures pratiques pour utiliser des modèles de classification afin de prédire l’attrition des clients dans la BI ?

2 Comment choisir un modèle de classification ?

Lors du choix d’un modèle de classification, de nombreux facteurs doivent être pris en compte, tels que la taille et la qualité des données, la complexité et l’interprétabilité du modèle, la vitesse et l’évolutivité du modèle, ainsi que l’objectif et le contexte de l’entreprise. Par exemple, certains modèles peuvent nécessiter plus de données ou plus de prétraitement que d’autres pour être performants. De plus, certains modèles sont plus flexibles et peuvent capturer des motifs complexes, mais ils peuvent également être plus enclins au surajustement ou plus difficiles à expliquer. De plus, certains modèles sont plus rapides et plus faciles à déployer que d’autres, mais ils peuvent aussi être moins précis ou moins robustes. Enfin, certains modèles peuvent mieux s’aligner que d’autres sur l’objectif commercial et la connaissance du domaine.

3 Comment préparer les données pour un modèle de classification ?

Avant d’appliquer un modèle de classification aux données, il est important d’effectuer certaines étapes de préparation des données pour garantir la qualité et la compatibilité des données. Cela inclut le nettoyage et la gestion des valeurs manquantes, l’exploration et la visualisation des données, l’encodage des variables catégorielles, la mise à l’échelle et la normalisation des variables numériques et l’équilibrage des classes. La suppression ou l’imputation des valeurs manquantes peut réduire le bruit et les biais dans les données, tandis que l’exploration et la visualisation des données peuvent aider à identifier les modèles, les valeurs aberrantes, les corrélations et les distributions. De plus, la conversion de variables catégorielles en valeurs numériques peut les rendre adaptées au modèle. La mise à l’échelle et la normalisation des variables numériques peuvent les rendre comparables et améliorer les performances du modèle. Enfin, l’équilibrage des classes peut empêcher le modèle d’être biaisé vers la classe majoritaire et améliorer la précision et la mémorisation.

5 Comment améliorer un modèle de classification ?

Après avoir évalué un modèle de classification, il est possible d’améliorer les performances en réglant certains paramètres ou en appliquant certaines techniques. Le réglage des hyperparamètres consiste à ajuster les valeurs des paramètres qui contrôlent le comportement et la complexité du modèle, tels que le taux d’apprentissage et le terme de régularisation. La sélection des caractéristiques consiste à choisir les caractéristiques les plus pertinentes et les plus informatives qui contribuent à la prédiction. L’ingénierie des caractéristiques consiste à créer de nouvelles entités ou à transformer des caractéristiques existantes pour améliorer la puissance prédictive du modèle. Enfin, les méthodes d’ensemble impliquent la combinaison de plusieurs modèles ou prédictions pour obtenir un modèle plus précis et plus robuste, tel que l’ensachage, le boost ou l’empilement.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?