客户旅程的二类分类

Question

我想开发一个模型，该模型可以对客户旅程的二进制性质进行分类（1表示旅程已完成购买，而0表示未进行购买（“ jrn_type”列）。旅程由渠道组成，例如如下图所示（第1列到第7列）。

哪种模型最适合数据？

Answer 1

朴素贝叶斯是一种简单但有效且常用的机器学习分类器。它是一种概率分类器，它使用贝叶斯设置中的“最大后验”决策规则进行分类。根据您的数据，您最好使用朴素贝叶斯模型。 Logistic回归始终是一个很好的备用数据库，决策树将对您的数据进行分类，但不如朴素贝叶斯分类。 最后，我建议您使用交叉验证方法来验证模型，以确保您已经很好地学习了模型。