✅ پاسخ چالش روز بیست‌وسوم آماده شد! امروز با استفاده از Logistic Regression اولین مدل پیش‌بینی ریزش مشتری را ساختیم. 🤖 📊 نتیجه مدل: 🔹 Accuracy: 79.9٪ 🔹 ROC-AUC: 74.16٪ 🔹 مشتریان پرریسک: ۴ نفر 🔹 نمایش Confusion Matrix 🔹 محاسبه احتمال ریزش هر مشتری نکته مهم امروز این بود که Accuracy به‌تنهایی کافی نیست؛ چون مدل هنوز تعدادی از مشتریان ریزش‌کرده را شناسایی نمی‌کند. در Day24 مدل را با Random Forest مقایسه و بهبود می‌دهیم. 🚀 @learnpythonicy

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day24 🎯 موضوع: مقایسه و بهبود مدل‌ها در روز قبل با Logistic Regression مدل پیش‌بینی ریزش مشتری را ساختیم؛ اما Accuracy به‌تنهایی کافی نبود. امروز باید مدل قبلی را با یک مدل قوی‌تر مقایسه کنیم: 🤖 Logistic Regression 🌳 Random Forest 📌 کارهای امروز: ✅ آماده‌سازی داده‌ها ✅ آموزش هر دو مدل ✅ محاسبه معیارهای زیر: Accuracy Precision Recall F1 Score ROC-AUC ✅ مقایسه Confusion Matrix دو مدل ✅ انتخاب بهترین مدل برای شناسایی مشتریان در معرض ریزش 📋 خروجی پیشنهادی:

Logistic Regression:
Accuracy: 79.9%
Recall: 15.4%

Random Forest:
Accuracy: 82.3%
Recall: 38.6%

Best Model: Random Forest

🔥 Bonus Challenge با استفاده از

class_weight="balanced"

یا تغییر آستانه پیش‌بینی، تلاش کنید Recall مدل را افزایش دهید. 📁 نام پیشنهادی فایل:

Day24_Model_Comparison.py

📋 هدف امروز: یادگیری اینکه بهترین مدل همیشه مدلی نیست که فقط Accuracy بیشتری دارد؛ در مسئله ریزش مشتری، شناسایی مشتریان پرریسک اهمیت بیشتری دارد. راه ارتباطی https://eitaa.com/joinchat/956171922Cb501d5a32f @learnpythonicy

دیتاستی که برای چالش امروز میتونید استفاده کنید.😉

✅ پاسخ چالش روز 24 امروز Logistic Regression و Random Forest را برای پیش‌بینی ریزش مشتری مقایسه کردیم. 🤖🌳 📊 نتیجه مهم: 🔹 Random Forest نسبت به مدل قبلی Recall بهتری داشت. 🔹 با فعال‌کردن

class_weight="balanced"

، Recall مدل Logistic Regression از ۱۵.۳۸٪ به ۷۲.۸۵٪ رسید. 🔹 این مدل توانست تعداد بیشتری از مشتریان واقعی در معرض ریزش را شناسایی کند. نکته امروز: در مسائل Churn، همیشه بالاترین Accuracy به معنی بهترین مدل نیست؛ گاهی شناسایی مشتریان پرریسک اهمیت بیشتری دارد. @learnpythonicy #Python #MachineLearning #RandomForest #LogisticRegression #CustomerChurn

🌸

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day25 🎯 موضوع: Explainable AI مدل ما پیش‌بینی می‌کند چه مشتری‌ای در معرض ریزش است؛ اما امروز باید بفهمیم: 🤔 چرا مدل چنین تصمیمی گرفته است؟ 📌 کارهای امروز: ✅ آموزش مدل Random Forest ✅ استخراج

Feature Importance

✅ مشخص‌کردن مهم‌ترین عوامل ریزش مشتری ✅ مرتب‌سازی ویژگی‌ها از بیشترین تا کمترین تأثیر ✅ رسم نمودار اهمیت ویژگی‌ها خروجی پیشنهادی: Top Churn Risk Factors: 1. Usage 2. SupportCalls 3. Contract 4. MonthlyCharge 5. Age 🔥 Bonus Challenge برای یکی از مشتریان پرریسک، اطلاعات زیر را نمایش دهید: Churn Probability: 82% Main Risk Factors: - Low Usage - High Support Calls - Month-to-Month Contract 📁 نام پیشنهادی فایل:

Day25_Explainable_AI.py

📋 هدف امروز: یادگیری اینکه یک مدل خوب فقط نباید پیش‌بینی کند؛ بلکه باید بتوانیم دلیل تصمیم آن را نیز توضیح دهیم. @learnpythonicy #Python #MachineLearning #ExplainableAI #FeatureImportance #CustomerChurn

🔍 راهنمای #هشتگ‌ها برای دسترسی سریع‌تر به مطالب کانال برای اینکه راحت‌تر به مطالب دلخواهتون برسید، از هشتگ‌های زیر استفاده کنید: --- ### 😂 #طنز مطالب فان و خنده‌دار برای فاصله گرفتن از دنیای کدنویسی. ### 🧪 #تست_تایم تست‌ها و تمرین‌هایی که باید برای تقویت مهارت‌های برنامه‌نویسی بزنید. ### 📘 #بدانیم نکات مهم و کاربردی درباره‌ی برنامه‌نویسی و پایتون. ### 📚 #بخوانیم دانستنی‌ها و مقالاتی که پیشنهاد می‌کنم حتما مطالعه کنید. ### 📖 #معرفی_کتاب / #بوک_تایم کتاب‌های پیشنهادی برای یادگیری اصولی‌تر. ### 🔥 #موتیو_تایم پست‌های انگیزشی و انرژی‌بخش برای ادامه‌ی مسیر یادگیری. ### 📚 #کتابخانه کتابخانه‌هایی که در کانال معرفی شده‌اند. ### 📃 #برگه_تقلب و #Cheat_Sheet خلاصه و نکات کلیدی --- ### 🎮 #game بازی های ساخته شده با پایتون ### 🛣 #roadmap نقشه‌راه یادگیری پایتون و مهارت‌های لازم. ### 🧩 #project_time پروژه‌های تمرینی برای افزایش تجربه و تسلط. ### 📄 #paper مقالات علمی و تخصصی معرفی‌شده. --- ### ⚡️ #PythonTricks میانبرها و ترفندهای کاربردی پایتون. ### ✨ #Pythonmagic رفتارهای خاص و جالب پایتون که کمتر کسی می‌داند. ### 🧰 #functools ابزارها و تکنیک‌های مرتبط با توابع. ### 🧱 #codeBites خلاصه‌ی یک دستور همراه با نمونه‌کد کوتاه. ### ❗️ #error خطاهای رایج پایتون و روش رفع آن‌ها. ### 📰 #news اخبار روز پایتون و دنیای تکنولوژی. ### 🖼 #carousel پست‌های اسلایدری برای آموزش موضوعات مختلف. --- ### 🤖 #AI هوش مصنوعی ### 📊 #ML یادگیری ماشین ### 🧠 #DL یادگیری عمیق (ژرف) --- ## 🔎 جستجوی سریع دستورات و کتابخانه‌ها هر دستور یا کتابخانه‌ای که لازم دارید کافیست هشتگش را جستجو کنید: #split #while #class #for #dict #list #opencv #cv2 #numpy #matplotlib #tkinter و … --- ## 🎯 دوره‌ها و تمرین‌ها 📘 دوره آموزش مقدماتی پایتون 🧪 حل ۳۰ سؤال کاربردی برای تقویت مهارت‌های دوره مقدماتی 🎖چالش ۳۰ روزه Python for AI

تصمیم گرفتی پایتون یاد بگیری اما نمی‌دونی از کجا شروع کنی؟ 🐍 ما در این کانال تلاش کردیم مسیر یادگیری پایتون رو ساده‌تر کنیم. اگر تازه می‌خواهی شروع کنی، این منابع می‌تونن نقطه شروع خوبی باشند: 🔹 دوره آموزش مقدماتی پایتون 🔹حل ۳۰ سؤال کاربردی برای تقویت مهارت‌های دوره مقدماتی (با سوالات و چالش های مختلف پایه دانش پایتونت را قوی کن) 🔹 برای کسانی که دوست دارند با تمرین و پروژه مهارت خودشان را تقویت کنند: چالش ۳۰ روزه Python for AI 💬 در مسیر یادگیری تنها نیستی؛ اگر سوالی داشتی داخل گروه بپرس، با هم بررسی می‌کنیم. https://eitaa.com/joinchat/956171922Cb501d5a32f از راهنمای #هشتگ‌ها برای دسترسی سریع‌تر به مطالب کانال استفاده کن 🌱 شروع کن؛ هر مهارت بزرگی با یک قدم کوچک آغاز می‌شود. @learnpythonicy

✅ پاسخ چالش روز بیست‌وپنجم آماده شد! امروز با استفاده از Explainable AI بررسی کردیم که مدل چرا یک مشتری را در معرض ریزش تشخیص می‌دهد. 🔍🤖 📊 مهم‌ترین عوامل پیش‌بینی ریزش: 🔹 نوع قرارداد 🔹 میزان استفاده از سرویس 🔹 هزینه ماهانه 🔹 سن مشتری 🔹 تعداد تماس با پشتیبانی همچنین برای یکی از مشتریان پرریسک، احتمال ریزش و تأثیر هر ویژگی به‌صورت جداگانه محاسبه شد. @learnpythonicy #Python #MachineLearning #ExplainableAI #FeatureImportance #CustomerChurn

🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day26 🎯 موضوع: ساخت محصول هوش مصنوعی (ML Deployment) تا امروز یک مدل Machine Learning ساختیم، آن را ارزیابی کردیم و فهمیدیم چرا تصمیم می‌گیرد. اما یک سؤال مهم: 🤔 آیا یک کاربر عادی می‌تواند از مدل ما استفاده کند؟ امروز مدل را تبدیل به یک اپلیکیشن واقعی می‌کنیم. 📌 مأموریت امروز: ساخت یک Customer Churn Prediction App با Streamlit کاربر باید بتواند اطلاعات یک مشتری را وارد کند: 👤 Age 📱 Usage 📄 Contract Type 💳 Monthly Charge ☎️ Support Calls سپس سیستم باید نمایش دهد: ✅ احتمال ریزش مشتری مثال:

Churn Probability: 82%
Risk Level:
🔴 High Risk

یا:

Churn Probability: 15%
Risk Level:
🟢 Low Risk

📌 امکانات برنامه: ✅ بارگذاری مدل آموزش‌دیده ✅ دریافت اطلاعات از کاربر ✅ پیش‌بینی احتمال ریزش ✅ نمایش سطح ریسک ✅ نمایش پیشنهاد اولیه برای کاهش ریزش 🔥 Bonus Challenge به برنامه قابلیت‌های زیر را اضافه کنید: ⭐️ نمایش مهم‌ترین عوامل ریسک مشتری ⭐️ ذخیره گزارش پیش‌بینی به صورت CSV ⭐️ طراحی رابط کاربری حرفه‌ای‌تر ⭐️ اضافه کردن نمودار احتمال ریزش 📁 نام پیشنهادی فایل:

Day26_Churn_Prediction_App.py

📋 هدف امروز: تبدیل یک مدل Machine Learning به یک محصول واقعی قابل استفاده؛ همان کاری که در پروژه‌های واقعی Data Science و AI انجام می‌شود. تا امروز فقط مدل ساختیم؛ امروز آن را به یک ابزار واقعی تبدیل می‌کنیم. 🚀 🔥 عضویت در چالش: @learnpythonicy #Streamlit #MachineLearning #AIApplication #CustomerChurn