实战一：基于随机森林算法实现电信用户流失预测数据+代码（非常详细可作为毕设）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/131443965

本文通过随机森林算法预测电信用户流失，详细介绍了数据预处理、特征工程、模型预测和评估过程。数据集包括客户基本信息、业务信息和合约信息，通过分析发现老年用户、未婚无家属用户、新入网用户和特定消费模式的用户流失风险较高。模型预测结果显示，随机森林算法表现最优，可为运营商提供用户留存策略建议。

任务描述：
随着电信行业的不断发展，运营商们越来越重视如何扩大其客户群体。据研究，获取新客户所需的成本远高于保留现有客户的成本，因此为了满足在激烈竞争中的优势，保留现有客户成为一大挑战。对电信行业而言，可以通过数据挖掘等方式来分析可能影响客户决策的各种因素，以预测他们是否会产生流失（停用服务、转投其他运营商等）。
数据集：
本案例所使用数据集可以从https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38735017/87064691下载。数据集一共提供了7043条用户样本，每条样本包含21列属性，由多个维度的客户信息以及用户是否最终流失的标签组成，客户信息具体如下：
- 基本信息：包括性别、年龄、经济情况、入网时间等；
- 开通业务信息：包括是否开通电话业务、互联网业务、网络电视业务、技术支持业务等；
- 签署的合约信息：包括合同年限、付款方式、每月费用、总费用等。

运行环境：

在Python3.6环境下测试了本教程代码。需要的第三方模块包括：

numpy = 1.12.1
pandas = 0.20.1
matplotlib = 2.0.2
seaborn = 0.7.1
scipy = 0.19.1
sklearn = 0.18.1

2.数据介绍

首先用Python语言进行数据读取和观察：

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') #  忽略弹出的warnings信息

data = pd.read_csv('./datasets/Telco-Customer-Churn.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)    # 显示所有列
data.head(10)

21列原始属性中，除了最后一列Churn表示该数据集的目标变量（即标签列）外，其余20列按照原始数据集中的排列顺序刚好可以分为三类特征群：即客户的基本信息、开通业务信息、签署的合约信息。每一列具体信息如下：