余弦相似度算法进行客户流失分类预测-Toy模板网

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余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法，常被用于文本分类和信息检索领域。具体来说，假设有两个向量A和B，它们的余弦相似度可以通过以下公式计算：

余弦相似度算法进行客户流失分类预测

其中，dot_product(A, B)表示向量A和B的点积，norm(A)和norm(B)分别表示向量A和B的范数。如果A和B越相似，它们的余弦相似度就越接近1，反之亦然。

余弦相似度算法进行客户流失分类预测

数据集

我们这里用的演示数据集来自一个datacamp：

这个数据集来自一家伊朗电信公司，每一行代表一个客户一年的时间。除了客户流失标签，还有客户活动的信息，比如呼叫失败和订阅时长等等。我们最后要预测的是这个客户是否流失，也就是一个二元分类的问题。

数据集如下：

 import pandas as pd
 df = pd.read_csv("data/customer_churn.csv")

余弦相似度算法进行客户流失分类预测

我们先区分训练和验证集：

 from sklearn.model_selection import train_test_split
 
 # split the dataframe into 70% training and 30% testing sets
 train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.3)

SVM

为了进行对比，我们先使用SVM做一个基础模型

 fromsklearn.svmimportSVC
 fromsklearn.metricsimportclassification_report, confusion_matrix
 
 # define the range of C and gamma values to try
 c_values= [0.1, 1, 10, 100]
 gamma_values= [0.1, 1, 10, 100]
 
 # initialize variables to store the best result
 best_accuracy=0
 best_c=None
 best_gamma=None
 best_predictions=None
 
 # loop over the different combinations of C and gamma values
 forcinc_values:
     forgammaingamma_values:
         # initialize the SVM classifier with RBF kernel, C, and gamma
         clf=SVC(kernel='rbf', C=c, gamma=gamma, random_state=42)
 
         # fit the classifier on the training set
         clf.fit(train_df.drop('Churn', axis=1), train_df['Churn'])
 
         # predict the target variable of the test set
         y_pred=clf.predict(test_df.drop('Churn', axis=1))
 
         # calculate accuracy and store the result if it's the best so far
         accuracy=clf.score(test_df.drop('Churn', axis=1), test_df['Churn'])
         ifaccuracy>best_accuracy:
             best_accuracy=accuracy
             best_c=c
             best_gamma=gamma
             best_predictions=y_pred
 
 # print the best result and the confusion matrix
 print(f"Best result: C={best_c}, gamma={best_gamma}, accuracy={best_accuracy:.2f}")
 print("Confusion matrix:")
 print(confusion_matrix(test_df['Churn'], best_predictions))

余弦相似度算法进行客户流失分类预测

可以看到支持向量机得到了87%的准确率，并且很好地预测了客户流失。