Ngarancang algoritma pembelajaran mesin pikeun ngaramal churn customer pikeun perusahaan telekomunikasi biasana bakal ngalibetkeun léngkah ieu: 1. koleksi data sareng persiapan: Ngumpulkeun sareng nyiapkeun data anu diperyogikeun pikeun latihan sareng uji model. Ieu tiasa kalebet inpormasi demografi palanggan, data panggunaan, inpormasi tagihan, sareng titik data anu relevan. 2. rékayasa fitur: Nganalisis sareng pra-prosés data anu dikumpulkeun pikeun ngaidentipikasi fitur anu paling penting anu tiasa mangaruhan churn customer. Ieu tiasa ngalibetkeun pilihan fitur, transformasi, sareng skala. 3. Pilihan modél: Pilih algoritma pembelajaran mesin anu cocog anu tiasa akurat ngaramal churn customer. Sababaraha algoritma populér pikeun masalah klasifikasi binér sapertos prediksi churn nyaéta régressi logistik, uji putusan, leuweung acak, sareng jaringan saraf. 4. Latihan modél: Latihan sistematisatis
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence