La compañía móvil Megaline no está satisfecha al ver que muchos de sus clientes utilizan planes heredados. La mayor parte de usuarios utilizan planes ilimitados antiguos, siendo pocos los que han actualizado su plan a uno más nuevo. Un plan más moderno presenta varios beneficios desde funciones adicionales hasta precios más bajos. Considerando todo esto, la compañía busca desarrollar un modelo que pueda analizar el comportamiento de los clientes y recomendar uno de los nuevos planes de Megaline: Smart o Ultimate.
Para lograr esto, se utilizará machine learning, una herramienta que permite crear modelos predictivos a partir de un conjunto de datos, mientras más datos más complejos pueden ser los programas que se pueden escribir. En este proyecto se tiene acceso a los datos de comportamiento de los suscriptores que ya se han cambiado a los planes nuevos, y lo que buscaremos es crear un modelo predictivo que escoja el plan correcto con un umbral de exactitud de 0.75.
Establecer el mejor modelo predictivo que permita escoger el plan de telefonía correcto para clientes con planes heredados. Investigar la calidad de diferentes modelos predictivos y escoger aquel modelo con la exactitud más alta. Comprobar la calidad del modelo. Realizar una prueba de cordura al modelo.