【Python】銀行離脱予測での試行錯誤まとめ
Qiita / 3/21/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- Kaggleの銀行顧客離脱予測に挑戦し、前回の内向型 vs 外向型データのリベンジとして取り組んだことを共有している。
- 実際に特徴量を追加しても期待通りの改善が得られず、特徴量エンジニアリングの難しさと次の工夫の必要性を説明している。
- Pythonと機械学習を用いた実務的な実装の工夫やKaggleでの実践経験を通じた学びをまとめている。
- 記事にはPython・機械学習・Kaggleといったタグが設定されており、実務的な学習リソースとしての位置づけを示唆している。
はじめに
19歳の大学生です。
前回、kaggleの「内向型 vs 外向型」データに挑んだ際、どうしても正体を見抜けない「13人の内向型」という壁にぶつかりました。
今回はそのリベンジとして、kaggleの「銀行顧客の離脱予測」に挑戦しました。
実際に手を動かしてみると、...
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