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“这是我参与更文挑战的第26天，活动详情查看： 更文挑战” 通过如下代码引入朴素贝叶斯模型（这里用的是高斯贝叶斯分类器）。 在Jupyter Notebook中引入该模型后，可以通过如下代码获取官方帮

“这是我参与更文挑战的第22天，活动详情查看： 更文挑战” 决策树模型是机器学习的各种算法模型中比较好理解的一种模型，它的基本原理是通过对一系列问题进行if/else的推导，最终实现相关决策。 下图所

“这是我参与更文挑战的第23天，活动详情查看： 更文挑战” 通过已有的员工信息和离职表现来搭建相应的员工离职预测模型，可以预测之后的员工是否会离职。 1．数据读取与预处理 首先读取员工信息和离职表现（

“这是我参与更文挑战的第18天，活动详情查看： 更文挑战” 接上文 2.模型搭建 模型的搭建相对比较容易，通过如下代码即可搭建逻辑回归模型。 第1行代码从Scikit-Learn库中引入逻辑回归模型L

“这是我参与更文挑战的第19天，活动详情查看： 更文挑战” 对于二分类模型来说，主流的评估方法有ROC曲线和KS曲线两种。 ROC曲线的基本原理 一个优秀的客户流失预警模型，命中率（TPR）应尽可能高

“这是我参与更文挑战的第20天，活动详情查看： 更文挑战” 在Python中，通过如下代码就可以求出不同阈值下的命中率（TPR）和假警报率（FPR）的值，从而绘制出ROC曲线。 第1行代码引入roc_

“这是我参与更文挑战的第21天，活动详情查看： 更文挑战” KS曲线和ROC曲线在本质上是相同的，同样关注命中率（TPR）和假警报率（FPR），希望命中率（TPR）尽可能高，即尽可能揪出潜在流失客户，

“这是我参与更文挑战的第17天，活动详情查看： 更文挑战” 客户流失预警模型用于预测客户是否会流失，在金融、电信、娱乐游戏等行业都有广泛的应用。这里以金融行业的客户流失预警模型为例来讲解逻辑回归模型在

“这是我参与更文挑战的第16天，活动详情查看： 更文挑战” 上几篇学习的线性回归模型是一种回归模型，它用于对连续变量进行预测，如预测收入范围、客户价值等。如果要对离散变量进行预测，则要使用分类模型。分