ML和EDA应用程序部署

此简化应用程序为电信客户流失分析和预测提供了完整的解决方案。 让我们探索其关键功能和功能。

应用程序组件：

该应用程序包括三个主要模块：身份验证系统，探索性数据分析（EDA）仪表板和电信搅拌预测模型。

1。安全身份验证：

身份验证模块（

）提供了一个可靠的登录系统，其特征是：

authenticationapp.py

>用户名和基于密码的登录。

• 与Google和Facebook集成以进行社交登录。
成功登录时，
• 一个热情的消息。
• >显示/隐藏密码的选项。

2。交互式EDA仪表板：

eDA仪表板（

）促进了全面的数据探索：

edaapp.py

支持CSV和Excel文件上传。

• >利用数据缓存以进行更快的性能。
• 包括一个直观的导航侧边栏。
• >无缝地适应各种屏幕尺寸。

3。电信搅动预测引擎：

预测模块（

）结合了复杂的数据处理管道和多个机器学习模型：

telcochurnapp.py

数据处理：

管道处理数据预处理步骤，包括：

使用

。

• 。 SimpleImputer
分类特征的单速编码。
• StandardScaler
• 机器学习模型：

应用程序训练并使用了几种模型：

随机森林分类器

logistic回归

• >梯度提升分类器
系统会自动评估模型性能并提供实时预测，并包含强大的错误处理。

技术详细信息：

模型培训利用用于数据分配并采用模型缓存（）来提高效率。 下面的代码段说明了模型培训过程：

train_test_split @st.cache_data用户体验：

@st.cache_data
def train_models(_X, y):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    models = {
        "Random Forest": RandomForestClassifier(random_state=42),
        "Logistic Regression": LogisticRegression(random_state=42),
        "Gradient Boosting": GradientBoostingClassifier(random_state=42)
    }
    # ... (rest of the training and evaluation logic)

该应用程序拥有一个用户友好的接口：

用于最佳观看的宽层设计。

方便的导航侧边栏。

• >直观文件上传功能。
• 实时预测显示。
此应用程序有效地将高级机器学习技术与简化的用户界面相结合，为分析和预测电信客户流失提供了强大的工具。
确认：

作者对阿祖比非洲的影响力表示感谢。 有关Azubi Africa及其倡议的更多信息，请访问[链接到Azubi Africa]。

标签： azubi Data Science

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