✔️ اگه تازه‌کاری تو یادگیری ماشین یا می‌خوای Logistic Regression رو عملی یاد بگیری، این پروژه رو از دست نده. 🌼 دیتا پیش‌پردازش شده 🌼 مدل آموزش دیده 🌼 نتایج ارزیابی شده 📎 سورس کامل پروژه در گیت‌هاب: https://github.com/ArefehKabiri/titanicLogisticRegression/tree/main #sklearn | #pandas | #LogisticRegression | @LearnPythonIcy

✅ 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