客户旅程的二元分类

Question

我想开发一个可以对客户旅程的二元性质进行分类的模型（1 表示旅程已通过购买完成，0 表示没有购买（"jrn_type" 列）。旅程由按渠道，如下图数据所示（从 1 到 7 的列）。

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，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。 逻辑回归始终是一个很好的备用，决策树将对您的数据进行分类，但不如朴素贝叶斯。 最后，我建议你用交叉验证的方法来验证你的模型，以确保你已经很好地学习了模型。