Logistic-regression-in-python-case-study

Pythonでのロジスティック回帰-ケーススタディ

銀行が機械学習アプリケーションを開発し、定期預金（一部の銀行では定期預金とも呼ばれます）を開く可能性のあるクライアントを識別するのに役立つことを検討してください。 銀行は定期的に電話またはWebフォームを使用して調査を実施し、潜在的なクライアントに関する情報を収集します。 調査は本質的に一般的なものであり、非常に多くの聴衆に対して実施されます。 残りのうち、定期預金の開設に関心があるのはごく少数です。 他の人は、銀行が提供する他の施設に興味があるかもしれません。 したがって、調査は必ずしもTDを開いている顧客を識別するために実施されるわけではありません。 あなたの仕事は、銀行があなたと共有しようとしている巨大な調査データからTDを開く可能性が高いすべての顧客を識別することです。

幸いなことに、そのような種類のデータの1つは、機械学習モデルの開発を望んでいる人々に公開されています。 このデータは、カリフォルニア大学アーバイン校の一部の学生が外部資金で準備したものです。 データベースは UCI Machine Learning Repository の一部として利用可能で、世界中の学生、教育者、研究者によって広く使用されています。 データはhttps://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing [こちら]からダウンロードできます。

次の章では、同じデータを使用してアプリケーション開発を実行します。