Modelo de Machine Learning - Clasificación

Escenario 📝

El área de marketing de un banco de Brasil llama a sus clientes y les ofrecen un servicio de depósito a plazo a sus clientes. Necesitan nuestra ayuda para descubrir cuáles de sus clientes están interesados.

Tecnologías utilizadas 👨🏽‍💻

Etapas del algoritmo

Configuración del ambiente

Important

Si lo ejecutan de manera local, se requiere correr la siguiente línea de código para instalar las tecnologías requeridas:

Obtención, análisis, limpieza y tratamiendo de los datos 📁🕵️‍♂️🧹

Fué laborioso... pero logramos descifrar y entender sus datos. Aquí te dejamos un resumen del procedimiento pero si querés verlo a detalle te invitamos a revisar el código del archivo cleaning.ipynb

 
 Link al archivo 
 

El Dataframe original posee la siguiente estructura

Mostramos el análisis de las columnas que quizás mayor relevancia poseen para ver con qué desafíos nos encontramos

Aplicamos otras técnicas para la limpieza de los datos como:

Análisis de correlación

Balanceamiento de los datos

Implementación del modelo 🚀

Evaluamos el modelo

Testeo del modelo con Cross Validation

Utilizamos Cross Validation para evaluar y comparar sus métricas

Optimización del modelo con RandomizeSearchCV

1_ Establecemos los parámetros de referencia para la optimización

2_ Configuramos los criterios de optimización

3_ Buscamos los mejores parámetros para optimizar nuestro modelo

Implementando el modelo optimizado

Conclusiones