Churn Guard

المشروع ده نموذج تعلم آلة بيحاول يتنبأ إذا كان العميل هيسيب الخدمة (Churn) ولا لأ، اعتمادًا على بياناته وسلوكه الاستخدامي، باستخدام مجموعتَي بيانات منفصلتين للتدريب (440,833 صف) والاختبار (64,374 صف).

خطوات العمل:

استكشاف البيانات (EDA): توزيع العملاء المغادرين، توزيع المتغيرات الرقمية (العمر، مدة الاشتراك، الإنفاق...)، العلاقة بين اتصالات الدعم والتسرب، وخريطة ارتباط حرارية بين المتغيرات.

التجهيز: حذف عمود رقم العميل، ترميز الأعمدة النصية (الجنس، نوع الاشتراك، مدة العقد) بطريقة One-Hot، وحذف الصف الوحيد الناقص القيمة في عمود التسرب.

النماذج: تجربة نموذجين — Random Forest بدقة 50.4%، وLogistic Regression بدقة 57.1%.