剑指京东Offer：流失模型-限时优惠

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课程介绍

1. 用plotly，matplotlib进行数据可视化

2. 进行特征处理:对不均衡数据进行下采样/上采样，scale, RF填补缺失值，合并特征，去掉多重共线性，连续变量离散化，object变量数值化，热编码。

3. 用LR，RF , XGBoost，LightGBM进行模型训练，调整threshold，调参与预测

4. 用recall score, F1 score, ROC，PRC，confusion matrix和乘以经济增益的confusion matrix，KS(Kolmogorov-Smirnov)来进行模型评估

5. 模型Votting，测试不同的vote weights，提升模型预测的recall, F1 score

6. 用XGBoost选取新的特征组合，结合原始数据，用LR进行模型训练，调整threshold，调参数，进行预测

7. 根据feature对客户画像和行为进行分析，对即将可能发生的风险进行预防，比如给予promotion

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