This assignment will look at customer churn data from several telecommunication companies. The goal is to determine what makes a customer more likely or less likely to churn so these companies can understand how to best retain customers. Supervised programming techniques will be utilized in the model building process, followed by ROC and Bagging AUC analysis to ultimately determine the final model.

Final Project

PM10

CO

R Markdown қосымшасымен жұмыс жасау. Rpubs- та деректерді жүктеу

Este paper tiene como fin da a conocer la importancia de saber que modelo usar, no todo es regresión logística, hay otras opciones dónde se puede sacar resultados más precisos, como en este caso la regresion poisson con varianza robusta. Se usó la data de kaggle con una data de un hospital. Espero sea de gran aporte en el mundo de la ciencia de datos.

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