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카드회사의 데이터로 해당데이터들을 통해 어떤 고객이 이탈을할지 예측하는 데이터였으나, 데이터를 통해 카드유형을 예측하는 모델을 만들고, 이를 웹에서 고객이 개인정보를 기입하는 경우, 자신이 발급받을 수 있는 카드의 유형을 확인할 수 있는 서비스를 제작하여 배포하고자 한다.
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데이터에서 몇몇 칼럼을 뽑아 해당 특성을 통해 카드를 새롭게 발급받을때 카드의 등급을 예측하는 모델을 만들었다
- 해당데이터는 Credit Card customers Predict Churning customers데이터 입니다.
- https://www.kaggle.com/sakshigoyal7/credit-card-customers
- URL이 https://leaps.analyttica.com/home 인 웹 사이트에서이 데이터 세트를 얻었습니다.
- 특성설명
- Customer_age: 고객연령
- Gender: 고객성별
- Deendent_count: 부양가족 수
- Education_Level: 교육수준
- Marital_Status: 결혼상태
- Income_Category : 연소득
LabelEncoder() # 카테고리들의 범주화
Ensemble_pipe = make_pipeline(
TargetEncoder(),
SimpleImputer(),
StandardScaler(),
RandomForestClassifier(random_state=2)
)
RandomizedSearchCV() # 최적의 파라미터값을 찾음
- 해당 레포의 헤로쿠 링크입니다.
- https://sec3-proj-tintin.herokuapp.com/
- 해당 웹의 서비스를 설명하고, 사용할 수 있도록 만들어진 기본 페이지입니다.
- 사용자가 자신의 정보를 입력하여 데이터베이스에 저장하는 기능을 가진 페이지입니다.
- 사용자는 자신의 정보를 입력 후, 데이터베이스에 저장하여 Predict페이지에서 자신의 결과값을 확인할 수 있습니다.
- 결과값 확인후 User페이지로 돌아와서 자신의 정보를 삭제할 수 있습니다.
- 사용자가 자신의 이름을 입력하여 데이터베이스의 정보를 불러온 후, 카드의종류를 예측하는 기능을 가능 페이지입니다.
- 사용자는 자신의 이름을 입력하고 자신이 발급받게될 카드의 종류의 예상, 즉 결과값을 확인할 수 있습니다.
- 이후 User페이지로 돌아가 자신의 정보를 삭제할 수 있습니다.
- 해당 데이터베이스에서 사용되는 테이블의 스키마입니다.
- 모델의 과적합으로 하나의 등급만 부여합니다. 차후 데이터수집을 통해 데이터를 충분하게 만들고, 모델링 수정을 통해 업데이트 하여 모델의 성능을 높히고자 합니다