ML- und EDA -App -Bereitstellung

Diese Stromanmeldung bietet eine vollständige Lösung für die Analyse und Vorhersage von Telekommunikationskunden. Erforschen wir die wichtigsten Funktionen und Funktionen.

Anwendungskomponenten:

Die Anwendung umfasst drei Hauptmodule: ein Authentifizierungssystem, ein EDA -Dashboard (Exploratory Data Analysis) und ein TELCO Churn -Vorhersagemodell.

1. Sichere Authentifizierung:

Das Authentifizierungsmodul (authenticationapp.py) bietet ein robustes Anmeldesystem mit:

• Benutzername und kennwortbasiertes Login.
• Integration in Google und Facebook für soziale Anmeldung.
• Eine einladende Nachricht nach erfolgreichem Login.
• Eine Option zum Anzeigen/Ausblenden von Kennwörtern.

2. Interaktives EDA -Dashboard:

Das EDA -Dashboard (edaapp.py) erleichtert eine umfassende Datenerforschung:

• unterstützt CSV- und Excel -Datei -Uploads.
• Verwendet das Daten zwischen Daten für eine schnellere Leistung.
• enthält eine intuitive Navigationssaische.
• passt sich nahtlos an verschiedene Bildschirmgrößen an.

3. TELCO CHURN -Vorhersagemotor:

Das Vorhersagemodul (telcochurnapp.py) enthält eine ausgefeilte Datenverarbeitungspipeline und mehrere maschinelle Lernmodelle:

Datenverarbeitung:

Die Pipeline behandelt Datenvorverarbeitungsschritte, einschließlich:

• fehlende Wertschicke mit SimpleImputer.
• Feature Skaling mit StandardScaler.
• One-Hot-Codierung für kategoriale Merkmale.

Modelle für maschinelles Lernen:

Die Anwendungen zeichnen und verwenden mehrere Modelle:

• Zufallswaldklassifizierer
• logistische Regression
• Gradienten -Boosting -Klassifikator

Das System bewertet automatisch die Modellleistung und bietet Echtzeitvorhersagen, wobei eine robuste Fehlerbehandlung enthält.

Technische Details:

Modelltraining nutzt train_test_split für die Datenpartitionierung und verwendet das Modell zwischen dem Modell (@st.cache_data) für die Effizienz. Der folgende Code -Snippet zeigt den Modelltrainingsprozess:

@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)

Benutzererfahrung:

Die Anwendung enthält eine benutzerfreundliche Schnittstelle:

• Ein breites Design für eine optimale Anzeige.
• Eine bequeme Navigations -Seitenleiste
• Intuitive Datei -Upload -Funktionalität.
• Echtzeit-Vorhersageanzeige.

Diese Anwendung kombiniert erweiterte Techniken für maschinelles Lernen mit einer optimierten Benutzeroberfläche effektiv und bietet ein leistungsstarkes Tool zur Analyse und Vorhersage von Telekommunikationskunden.

ANERKENNUNGEN:

Der Autor bedankt Azubi Africa für seine wirkungsvollen Schulungsprogramme. For more information on Azubi Africa and their initiatives, please visit [link to Azubi Africa].

Tags: Azubi Data Science

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