Customer Churn Prediction - Learning experience

Prédire quand un abonné d’Expresso passera à un autre fournisseur
Les données décrivent 2,5 millions de clients Expresso.
L'objectif de ce hackathon est de développer un modèle prédictif qui détermine la probabilité de désabonnement d'un client - de cesser d'acheter du temps d'antenne et des données mobile en provenance d'Expresso.
Le fichier du train est volumineux. Nous vous recommandons de faire de petites divisions sur le train pour les tests locaux et de ne pas exécuter un modèle sur l'ensemble du train.
Fichiers disponibles pour téléchargement
Train.csv, il contient des informations sur 2 millions de clients. Il y a une colonne appelée CHURN qui indique si un client a quitté le réseau ou non. Cette dernière est la variable a prédire. Vous devez estimer la probabilité que ces clients quittent le réseau d’Expresso. Vous utiliserez ce fichier pour entraîner votre modèle.
Test.csv, il est similaire au jeu d’apprentissage(Train.csv), mais sans la colonne Churn. Vous utiliserez ce fichier pour tester votre modèle.
SampleSubmission.csv, c’est un exemple de ce à quoi votre soumission devrait ressembler. L'ordre des lignes n'a pas d'importance mais l’identifiant de l’utilisateur doit être correct.