✔️ اگه تازه‌کاری تو یادگیری ماشین یا می‌خوای Logistic Regression رو عملی یاد بگیری، این پروژه رو از دست نده.

🌼 دیتا پیش‌پردازش شده
🌼 مدل آموزش دیده
🌼 نتایج ارزیابی شده

📎 سورس کامل پروژه در گیت‌هاب:
https://github.com/ArefehKabiri/titanicLogisticRegression/tree/main

#sklearn | #pandas | #LogisticRegression | @LearnPythonIcy

✅ پاسخ چالش روز 24

امروز Logistic Regression و Random Forest را برای پیش‌بینی ریزش مشتری مقایسه کردیم. 🤖🌳

📊 نتیجه مهم:
🔹 Random Forest نسبت به مدل قبلی Recall بهتری داشت.
🔹 با فعال‌کردن class_weight="balanced"، Recall مدل Logistic Regression از ۱۵.۳۸٪ به ۷۲.۸۵٪ رسید.
🔹 این مدل توانست تعداد بیشتری از مشتریان واقعی در معرض ریزش را شناسایی کند.

نکته امروز:
در مسائل Churn، همیشه بالاترین Accuracy به معنی بهترین مدل نیست؛ گاهی شناسایی مشتریان پرریسک اهمیت بیشتری دارد.


https://t.me/learnpythonicy

#Python #MachineLearning #RandomForest #LogisticRegression #CustomerChurn