[Day 11] Kaggle에서 'Bank churn 예측' 대회 참가하였다
안녕하세요! 오늘은 Day 11입니다! 오늘 Bank Churn 예측 모델 구성 대회에 참가하였다 대회는 Binary Classification with a Bank Churn Dataset 나의 notebook는 Various SVM models for bank churn classification 데이터는 오늘 SVM 모델 구성하고자 했다 단순 SVM 모델 Accuracy: 0.8554246069015663 Precision: 0.7598201609086607 Recall: 0.4608208955223881 F1-Score: 0.5737001965338574 AUC-ROC: 0.7109204519856266 Confusion Matrix: [[25024 1015] [ 3757 3211]] SVM와 RandomForestClassifier 모델 Accuracy: 0.7972854243039356 Precision: 0.5216507738002188 Recall: 0.4789035591274397 F1-Score: 0.49936401047512163 AUC-ROC: 0.6806937627427974 Confusion Matrix: [[22979 3060] [ 3631 3337]] SVM와 KNeighborsClassifier 모델 Accuracy: 0.8378828733298997 Precision: 0.6524608712049783 Recall: 0.4965556831228473 F1-Score: 0.5639312199494744 AUC-ROC: 0.7128886177049008 Confusion Matrix: [[24196 1843] [ 3508 3460]] 하이퍼파라미터를 튜닝시키는 SVM 모델 <<< 이건 5시간이나 결렸는데 첫 번째 모델과 비슷한 결과 나와 버렸다. 하이퍼파라미터 튜닝 잘 몾 했던 것 같다. Accuracy: 0.8554246069015663 Precision: 0.7598201609086607 R