Descubra como utilizar machine learning para prever cancelamentos de clientes e evitar perdas. Este guia apresenta um passo a passo detalhado para resolver um case de classificação de churn, abordando desde a preparação dos dados até a implantação do modelo em produção.

Preparação do ambiente

Antes de começar a resolver um case de classificação utilizando machine learning, é necessário fazer um setup inicial, carregando as bibliotecas e funções que serão utilizadas. Isso garante que o ambiente esteja preparado para a análise de dados e a construção de modelos de machine learning.

  • Importação das bibliotecas necessárias, como Pandas, Matplotlib e Scikit-Learn
  • Carregamento do dataset que será utilizado, proveniente da competição Customer Churn do Kaggle
  • Verificação dos tipos das colunas para garantir a correta manipulação dos dados
  • Exibição das primeiras linhas do dataset para entender a estrutura dos dados

Entendimento dos Dados

A primeira etapa do processo consiste em entender os dados que serão utilizados para treinar os modelos. Isso envolve uma análise descritiva e exploratória dos dados, incluindo a verificação dos tipos das colunas, análise descritiva de colunas numéricas, identificação de valores duplicados e verificação de valores faltantes.

  • Análise descritiva de colunas numéricas, incluindo média, mediana, valores mínimos e máximos
  • Identificação de valores duplicados no dataset
  • Verificação de valores faltantes e aplicação de estratégias para lidar com eles
  • Análise do desbalanceamento da classe alvo (churn) para compreender a distribuição dos dados

Análise dos Dados

Os dados apresentam um desbalanceamento entre as classes positiva e negativa, o que pode impactar a performance dos modelos de machine learning. Com 73,5% dos exemplos pertencendo à classe negativa e 26,5% à classe positiva, técnicas de balanceamento ou atribuição de pesos serão necessárias durante a modelagem.

  • É importante aplicar técnicas de balanceamento de dados, como oversampling, undersampling ou atribuição de pesos, para lidar com o desbalanceamento das classes.
  • Análises exploratórias adicionais, como distribuições de features numéricas e correlações entre variáveis, podem fornecer insights adicionais sobre os dados.
  • A aplicação de técnicas de balanceamento deve ser realizada de forma cuidadosa para evitar distorções nos resultados finais.

Preparação dos Dados

A preparação dos dados é crucial para treinar modelos de machine learning. Isso envolve separar os dados em conjuntos de treino e teste, além de pré-processar as features, incluindo a padronização de variáveis numéricas e o one-hot encoding de variáveis categóricas.

  • A padronização de variáveis numéricas (StandardScaler) é essencial para garantir que diferentes variáveis numéricas tenham a mesma escala, evitando viés nos modelos.
  • O one-hot encoding de variáveis categóricas (OneHotEncode>r) é fundamental para converter variáveis categóricas em um formato numérico que os modelos de machine learning possam entender.
  • A utilização de pipelines para encapsular as transformações facilita a aplicação consistente das mesmas tanto nos dados de treino quanto nos de teste.

Modelagem e Avaliação

Com os dados preparados, a etapa seguinte envolve a construção de modelos preditivos e a avaliação de seus desempenhos. Serão testados três modelos: Dummy Classifier, Regressão Logística e Random Forest, os quais serão avaliados utilizando validação cruzada com estratificação por classe para lidar com o desbalanceamento.

  • O Dummy Classifier é um modelo baseline que sempre prevê a classe majoritária e serve como ponto de referência para a avaliação dos modelos mais complexos.
  • A Regressão Logística e o Random Forest são modelos populares de machine learning que podem ser aplicados para prever a classe alvo em problemas de classificação.
  • A utilização de validação cruzada com estratificação por classe é crucial para garantir que a avaliação dos modelos leve em consideração o desbalanceamento das classes.

Avaliação de Desempenho dos Modelos

A avaliação do desempenho dos modelos de machine learning é crucial para selecionar a melhor abordagem. No texto, foi mencionado o uso da validação cruzada (cross-validation) para avaliar o desempenho do modelo Random Forest, utilizando a métrica de área sob a curva ROC (ROC AUC).

  • A validação cruzada é uma técnica essencial para avaliar a capacidade de generalização de um modelo.
  • A métrica de área sob a curva ROC (ROC AUC) é amplamente utilizada para avaliar a capacidade de um modelo em distinguir entre classes.
  • Comparar o desempenho de diferentes modelos é fundamental para selecionar a abordagem mais adequada.

Métricas de Classificação

Além da validação cruzada, o texto mencionou a implementação de uma função para calcular diversas métricas de classificação no conjunto de teste, tais como acurácia, precisão, recall e F1-score.

  • A acurácia é a proporção de previsões corretas feitas pelo modelo.
  • A precisão mede a proporção de verdadeiros positivos em relação aos verdadeiros positivos e falsos positivos.
  • O recall avalia a capacidade do modelo em encontrar todos os exemplos positivos.
  • O F1-score é a média harmônica entre precisão e recall, oferecendo uma medida balanceada entre ambas as métricas.

Implantação do Modelo

A etapa final do processo de machine learning é a implantação do modelo escolhido em produção. No texto, foi abordado o uso da biblioteca pickle para salvar o modelo final e o pipeline de pré-processamento, garantindo a aplicação consistente do modelo em novos dados.

  • A biblioteca pickle é comumente utilizada para serializar e desserializar objetos em Python.
  • A implantação do modelo em produção permite a aplicação prática do machine learning em novos cenários de negócio.
  • O salvamento do pipeline de pré-processamento garante a consistência na transformação de novos dados.

Conclusão

Com este guia prático, você aprendeu a aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas de negócio, como prever cancelamentos de clientes. Utilizando boas práticas e metodologias, é possível desenvolver soluções eficazes e preparar modelos para produção, garantindo a aplicabilidade em casos reais.