客户流失或客户流失是指服务或公司中现有客户的流失，这是许多企业了解的重要组成部分，以便提供更相关和更优质的服务，并留住有价值的客户以提高其盈利能力。在这篇文章中，我们将尝试预测电信运营商的客户流失。我们将使用IBM Watson分析社区的数据集(https://community.watsonanalytics.com/wp-content/uploads/2015/03/WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv)。

我们来看看数据集(Python实现)：

import numpy as np

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split

from tensorflow.keras import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

from tensorflow.keras.models import load_model

首先，导入必要的库并确保已将csv文件下载到工作目录中。

data = pd.read_csv('WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv')

然后我们将csv文件读入pandas数据帧。在这篇文章中，我们使用了一个相对较小的数据集，可以很容易地存储在内存中，但如果您使用的是更大的文件，强烈建议您查看Tensorflow Dataset API，这超出了本文的范围。

在继续构建机器学习模型之前，我们必须做一些重要的事情，即了解我们的数据集，必要时应用数据争论，并确定机器学习模型的特征。

您可以运行，data.head()并data.columns 查看数据集的要点。

列名

我们来看看这些列到底是什么： data.dtypes

列的数据类型

很明显，我们在此数据集中有一些问题需要解决。

Senior Citizen列有两个值，Yes和No，但这里是1和0，column是int64类型。我们来解决这个问题。首先我们需要用Yes和No替换1和0：

data.SeniorCitizen.replace([0, 1], ["No", "Yes"], inplace= True)

TotalCharges列应为数字。

data.TotalCharges = data.TotalCharges.astype(float)

但是当我们尝试将此列转换为float数据类型时，会引发错误。那是因为这个列有一些空白单元格。让我们深入了解

for charge in data.TotalCharges:

try:

charge = float(charge)

except:

print("charge is: %s" % charge)

以这种方式检查它显示11行有一个空格作为TotalCharge。我们该怎么做？当TotalCharge是空格/空白值时，让我们检查一下MonthlyCharge和Tenure是什么

for i in range(len(data)):

if data.TotalCharges[i] == " ":

print("Tenure is %s and Monthly charges are %s" % (data.tenure[i], data.MonthlyCharges[i]))

当TotalCharge为空时，tenure和Monthly Charges

因此，很明显，当tenure为0时，TotalCharge是空白的，换句话说，他们是相当新的短时间客户。由于他们的tenure为零，因此认为他们的TotalCharge为零是合乎逻辑的。让我们将TotalCharges中的空格替换为0并将列转换为浮点数据类型。

data.TotalCharges.replace([" "], ["0"], inplace= True)

data.TotalCharges = data.TotalCharges.astype(float)

我们做一些归一化

CustomerID，不会对客户流失产生任何影响，所以，让我们首先删除该列。

data.drop("customerID", axis= 1, inplace= True)

for col in data.dtypes[data.dtypes == object].index:

print(col, data[col].unique())

特征和标签列

现在我们有了3个数字列，rest是分类的。为了归一化数值列，让我们将每个列的值除以相关列的最大值。这将确保所有的值都在0-1之间，从而帮助减少那些对最终模型产生不必要影响的值。

因为我们的标签会出现混乱，让我们用1替换Yes，用0替换No，所以我们的模型将是一个二元分类模型。

data.Churn.replace(["Yes", "No"], [1, 0], inplace= True)

接下来，我们应该将所有分类数据编码为one-hot编码。Pandas有一个非常简单的方法：

data = pd.get_dummies(data)

准备训练数据

X = data.drop("Churn", axis= 1)

y = data.Churn

机器学习模型的输入将是X，它具有除Churn之外的所有列，这是我们的标签，因此将其分配给y。为了训练和测试我们的模型，我们应该分割我们的数据集。这种拆分将产生20％的测试数据和80％的训练数据。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size= 0.2, random_state= 1234)

训练

创建模型：

model = Sequential()

model.add(Dense(16, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))

model.add(Dense(8, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

编译模型：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Fitting the model for 150 epochs with 10 as batch size

model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

这将开始在我们之前创建的训练数据分割上训练您的模型。这需要一段时间才能完成。我训练的模型在训练集上的准确度为84％。

评估和保存模型

_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

对于我训练过的模型，我在测试集上获得了77％的准确率。你会得到不同的值。但是，我们在训练集和测试集上的准确度差异约为8％，这可能是由于过度拟合造成的。

model.save('my_model.h5')

您可以保存模型以供将来推断，但请记住，在对此机器学习模型进行推断之前，您必须对我们为上述数据集执行的数据进行相同的转换，归一化。

在这个模型中有很多东西要改进，以及诊断一些问题。您仍然可以使用不同的超参数，当然还有不同的其他模型，如增强，决策树，SVM和其他经典算法，并比较结果。