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プロセスをご案内します。

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、学習に適した状態に整えます。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、モデルの学習とテストを行う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、解約予測を提供する学習済みモデルのエンドポイントを作成します。

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を使用して、MLアルゴリズムを実行することでMLモデルを作成します。最終的に、この解約予測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。

Catalystコンソールで必要なすべてのデータおよびMLパイプラインを作成した後の最終出力は、以下のようになります：