🔥 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

✅ 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