分类
电信客户流失预测。
关于该项目-
在这个项目中，我使用各种分类算法，使用数据集中的特征预测客户流失率。
使用的Python软件包-Pandas，Numpy，Scipy，scikit-learn，Seaborn和matplotlib。
关于数据集：
每行代表一个客户，每列包含在元数据列中描述的客户属性。 数据集包含有关以下信息：上个月内离开的客户–该列称为每个客户都已注册的Churn Services –电话，多条线路，互联网，在线安全，在线备份，设备保护，技术支持和流媒体电视和电影客户帐户信息-他们成为客户的时间，合同，付款方式，无纸化账单，每月费用和总费用有关客户的人口统计信息-性别，年龄段以及是否有合作伙伴和受抚养人
致谢-
从下载了数据集
该项目涉及－
1）探索性数据分析-删除不必要的功能，处理空值和离群值（如果有）。 使用具有目标变量的独立特征的KDE图，箱线图和Ba
