原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868最近我们被客户要求撰写关于电信公司用户流失的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。  library(tidyverse)

一、项目简介在竞争激烈的无线服务行业中，保留客户对公司的成功至关重要。与维护现有客户关系相比，获取新客户不仅更困难，而且成本也高得多。在这个代码中，我将预测一家名为Telco的家庭电话和互联网服务提供商的客户保留行为。首先，我将使用探索性数据分析来理解特征与目标变量之间

    In [ ]:importpandasaspd In [ ]:data=pd.read_csv("WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv")data.columns=['用户ID','性别','是否老人','是否有伴侣','是否有孩子','合同期

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#1.描述性统计分析  数据探索#对数据进行基本的探索#返回缺失值个数以及最大、最小值importpandasaspddatafile='D:\\大三下\\大数据实验课\\demo\\unit7\\air_data.

电信公司churn数据客户流失k近邻（knn）模型预测分析 DatabackgroundAtelephonecompanyisinterestedindeterminingwhichcustomercharacter

在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例，时长10:11 下面的代码将加载本教