Bank-Churn-Prediction-with-Neural-Network-based-classifier

Bank-Churn预测 项目描述-银行客户流失预测 银行客户流失预测 客观的： 给一个银行客户，建立一个基于神经网络的分类器，可以确定他们在接下来的6个月内是否离开。** 背景信息：提供服务的银行等企业必须担心“搅动”问题，即客户离开并加入另一家服务提供商。 重要的是要了解服务的哪些方面会影响客户在这方面的决定。 管理人员可以将精力集中在改善服务上，同时牢记这些优先事项。 数据描述：案例研究来自Kaggle的开源数据集。 数据集包含10,000个采样点，具有14个不同的功能，例如CustomerId，CreditScore，地理，性别，年龄，任期，余额等。链接到Kaggle项目站点： : 数据字典： RowNumber：行号。 CustomerId：不同客户的唯一标识密钥。 姓：客户的姓 信用评分：信用评分是对个人偿还借入金额能力的度量。 它是其信誉度的数字表示。 信用评