Machine learning 一家在线时尚公司的流失预测模型
我一直在为一家在线时尚公司的数据集做一个单独的项目。我的目标是建立一个客户流失预测模型。为了做到这一点，我设置了一个客户流失标准，这样一个客户在12个月不活动的情况下被证明是客户流失。但是我在决定我将训练我的模型的数据的时间线时感到困惑。由于客户流失周期是特定于客户的，因此我无法设置特定的日期间隔。我的数据集介于2015年和2018年3月之间，我认为可以选择2016年有交易的样本客户。然后，我选取了数据集中最后一个可用的日期，即2018年3月的某一天，并回顾了12个月，以确定谁流失了。然后，我选择了那些在2016年进行交易的客户，并在可用数据期间（2015-2018年）获取了他们的所有交易数据。我还向模型中添加了一个功能，用于检查客户在过去3个月内是否有一笔交易作为二进制变量。然而，我觉得这里有一个错误。我是一个自学成才的人，我找不到合适的指南在互联网上建立模型。大多数客户流失预测模型都没有足够详细地讨论数据准备。我希望有人能与我分享他们宝贵的想法Machine learning 一家在线时尚公司的流失预测模型,machine-learning,model,prediction,training-data,churn,Machine Learning,Model,Prediction,Training Data,Churn,我一直在为一家在线时尚公司的数据集做一个单独的项目。我的目标是建立一个客户流失预测模型。为了做到这一点，我设置了一个客户流失标准，这样一个客户在12个月不活动的情况下被证明是客户流失。但是我在决定我将训练我的模型的数据的时间线时感到困惑。由于客户流失周期是特定于客户的，因此我无法设置特定的日期间隔。我的数据集介于2015年和2018年3月之间，我认为可以选择2016年有交易的样本客户。然后，我选取了数据集中最后一个可用的日期，即2018年3月的某一天，并回顾了12个月，以确定谁流失了。然后，我选