銀行顧客の解約予測

このチュートリアルでは、Catalyst QuickMLを使用して、顧客が離脱するかどうかを予測する強力な機械学習モデルを構築する手順を説明します。

このチュートリアルでは、まずデータセットの前処理を行い、トレーニング用にデータを整理・準備します。次に、データ変換を処理するデータパイプラインを構築し、モデルのトレーニングとテストを行うMLパイプラインを構築します。最後に、外部アプリケーションとの連携を可能にし、銀行顧客の解約予測を提供するトレーニング済みモデルのエンドポイントを作成します。

銀行顧客の解約予測MLモデルは、以下のCatalystサービスを使用して構築されます。

Catalyst QuickML : このサービスを使用して、まずサンプルデータセットにノード操作を適用して前処理を行い、データパイプラインを構築します。この前処理済みデータは、MLアルゴリズムを実行してMLモデルの作成に使用されます。最終的に、この銀行顧客解約予測MLモデルは、QuickMLで生成されるエンドポイントURLを使用して外部アプリケーションからアクセスできます。

必要なデータパイプラインとMLパイプラインをすべてCatalystコンソールで作成した後の最終出力は、以下のようになります。