Customer Churn Prediction

قمت بتنفيذ مشروع Machine Learning للتنبؤ باحتمالية مغادرة العملاء لشركة اتصالات باستخدام لغة Python ومكتبات تعلم الآلة.

ما تم تنفيذه في المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing).

تحليل واستكشاف البيانات (EDA).

تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية (Encoding).

تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.

تطبيق Standard Scaling.

تدريب أكثر من نموذج:

Logistic Regression

Decision Tree

Random Forest

مقارنة أداء النماذج واختيار أفضل نموذج.

تقييم النموذج باستخدام:

Accuracy

Confusion Matrix

Classification Report

أفضل نموذج: Logistic Regression.

التقنيات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn.

هدف المشروع: بناء نموذج يساعد الشركات على توقع العملاء المعرضين لمغادرة الخدمة، مما يساهم في تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.