这一部分的目标是建一个可靠的预测模型。该模型可以评估客户流失的概率。
第一步，使用类型转换节点将流失字段从浮点型转化为字符型。节点配置如下：
第二步，使用分区节点建立训练集和测试集。节点配置如下：
第三步，以流失字段为目标变量，使用类型节点将流失字段的角色设为目标。配置如下：
第四步，使用逻辑回归节点训练模型。配置如下：
第四步，使用分类评估节点评估模型。
整体评估结果如下表所示，测试的整体准确率为81%。在商业中，这样的准确度已经很不错了。
对保持用户预测能力评估如下表所示，测试准确率94.286%，高于整体的准确率。
对流失用户预测能力评估如下表所示，准确率只有50%，远低于整体准确率，而实际中更关注模型对流失用户的预测能力，因此，从这里看该模型效果并不很满意。
综上所述，该模型并不十分理想。在实际中，一定要再做优化，此处就不再做优化了。
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