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使用 Keras 进行深度学习以预测客户流失
使用 Keras 根据 IBM Watson Telco 客户流失数据集预测客户流失。我们还演示了如何使用 lime 包来帮助解释哪些特征驱动单个模型预测。此外，我们使用三个新包来协助机器学习：用于预处理的配方、用于采样数据的 rsample 和用于模型指标的 yardstick。
来源:RStudio AI博客简介
客户流失是所有公司都需要监控的问题，尤其是那些依赖基于订阅的收入流的公司。简单的事实是，大多数组织都有可用于定位这些个人并了解客户流失关键驱动因素的数据，我们现在在 R 中提供了用于深度学习的 Keras（是的，在 R 中！！），它以 82% 的准确率预测客户流失。
客户流失是所有公司都需要监控的问题，尤其是那些依赖基于订阅的收入流的公司 我们现在在 R 中提供了用于深度学习的 Keras（是的，在 R 中！！），它以 82% 的准确率预测客户流失我们对这篇文章感到非常兴奋，因为我们正在使用新的 keras 包在 IBM Watson Telco 客户流失数据集上生成人工神经网络 (ANN) 模型！与大多数业务问题一样，解释哪些特征驱动模型也同样重要，这就是我们使用 lime 包进行可解释性的原因。我们使用 corrr 包通过相关性分析交叉检查了 LIME 结果。
keras 人工神经网络 (ANN) IBM Watson Telco 客户流失数据集 解释哪些特征驱动模型 lime corrr此外，我们使用三个新包来协助机器学习 (ML)：用于预处理的配方、用于采样数据的 rsample 和用于模型指标的 yardstick。这些是 RStudio 的 Max Kuhn（caret 包的创建者）开发的 CRAN 的相对较新的功能。似乎 R 正在快速开发可与 Python 相媲美的 ML 工具。如果您有兴趣在 R 中应用深度学习，这是一个好消息！我们很感兴趣，所以让我们开始吧！！
三个新软件包可帮助机器学习 (ML) 食谱 rsample yardstick Max Kuhn caret R 正在快速开发可与 Python 相媲美的 ML 工具客户流失：影响销售，影响公司
组织需要专注于减少客户流失 机器学习可以提供帮助 我们将向您展示如何使用 keras 软件包在 R 中对 ANN 进行建模 keraskeras
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IBM Watson Telco 数据集
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