Собесов

ML — спрогнозировать бинарный target по клиентским признакам

ML / Data ScienceБинарная классификацияСредняяMiddle

Условие

Имеется выборка по клиентам со списком признаков:

ID, SEX, CHILD_BOOL, REALTY_BOOL, HAVE_ACCOUNT_BOOL, EMAIL_BOOL, DCI, PROFIT_FAMILY, UCI, FOREIGN_PASSPORT_BOOL, SIML, EDUCATION, TRANSPORT_AMOUNT, target

Где target — бинарный флаг (1/0). Любым выбранным методом постройте модель, прогнозирующую target. Обоснуйте выбор по максимально возможному количеству критериев. Дополнительно: стабилен ли ваш прогноз? Не переобучили ли вы модель? Объясните почему.

Задача проверяет не «получите AUC X», а процесс: декомпозиция, EDA, выбор модели, валидация, разговор о переобучении.

Хочешь увидеть разбор?

Зарегистрируйся бесплатно — откроется развёрнутое решение этой задачи и ещё 4 на выбор.

Зарегистрироваться и увидеть разбор
Уже есть аккаунт? Войти