El proyecto que hemos desarrollado tiene como objetivo predecir si un usuario se inscribirá (enrolled) en una aplicación financiera utilizando un modelo de machine learning de clasificación. A continuación, se presenta una explicación detallada del proceso y los resultados.
Un modelo de clasificación de machine learning es una herramienta que aprende a tomar decisiones basadas en datos. En este caso, el modelo intenta predecir si un usuario se inscribirá en una aplicación financiera basándose en varias características de ese usuario (como la edad, el número de pantallas vistas en la aplicación, etc.). El modelo se entrena utilizando datos históricos, donde ya sabemos si los usuarios se inscribieron o no. Este proceso de aprendizaje le permite al modelo identificar patrones y relaciones en los datos que luego puede usar para hacer predicciones sobre nuevos usuarios.
- Recopilación de Datos:
• Reunimos datos históricos de usuarios, incluyendo características relevantes y si se inscribieron o no. - Preprocesamiento de Datos:
• Limpiamos y transformamos los datos para hacerlos adecuados para el entrenamiento del modelo. Esto incluye escalar las características numéricas y equilibrar las clases (inscritos y no inscritos) para asegurar que el modelo aprenda de manera equilibrada. - División del Conjunto de Datos:
• Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. El conjunto de entrenamiento se usa para enseñar al modelo, mientras que el conjunto de prueba se utiliza para evaluar su rendimiento. - Entrenamiento del Modelo:
• Utilizamos un algoritmo llamado XGBoost, conocido por su alta precisión y eficiencia. Entrenamos el modelo con los datos de entrenamiento. - Optimización de Hiperparámetros:
• Ajustamos los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento. Este proceso se llama búsqueda en cuadrícula y nos ayuda a encontrar la mejor configuración del modelo. - Evaluación del Modelo:
• Evaluamos el modelo utilizando varias métricas, incluyendo precisión, recall, f1-score, y AUC (Área Bajo la Curva ROC). Estas métricas nos dicen qué tan bien está funcionando el modelo. - Guardar el Modelo de Aprendizaje Automático:
• Es importante poder guardar el modelo entrenado para poder reutilizarlo más tarde sin necesidad de reentrenar. utilizaremos dos formas de guardar diferentes, pickle y joblib.
- Precisión (Accuracy):
• La precisión es el porcentaje de predicciones correctas que hizo el modelo. En nuestro caso, obtuvimos una precisión de aproximadamente 82.23%, lo que significa que el modelo predice correctamente si un usuario se inscribirá en el 82.23% de los casos. - Curva ROC y AUC:
• La curva ROC es una gráfica que muestra la capacidad del modelo para distinguir entre clases (inscritos y no inscritos). La AUC (Área Bajo la Curva) nos da una única métrica para evaluar esta capacidad. Nuestro modelo tiene un AUC de 0.86. • Un AUC de 0.86 significa que hay un 86% de probabilidad de que el modelo clasifique correctamente una instancia positiva (un usuario inscrito) más alto que una instancia negativa (un usuario no inscrito). Esto indica un buen rendimiento del modelo. - Importancia de Características:
• Evaluamos cuáles características (por ejemplo, la edad, el número de pantallas vistas) son más importantes para el modelo al tomar decisiones. Esto nos ayuda a entender qué factores influyen más en la inscripción de un usuario.
El modelo de machine learning que hemos desarrollado y evaluado muestra un buen rendimiento en la tarea de predecir si un usuario se inscribirá en una aplicación financiera. Los resultados obtenidos, con una precisión de 82.23% y un AUC de 0.86, indican que el modelo es eficaz para discriminar entre usuarios que se inscribirán y los que no. Esto significa que el modelo puede ser utilizado con confianza para identificar a los usuarios que tienen más probabilidades de inscribirse, lo que puede ayudar a la empresa a dirigir sus esfuerzos de marketing de manera más eficiente. Al comprender mejor qué factores influyen en la inscripción, la empresa puede también optimizar su aplicación y sus estrategias para mejorar la tasa de inscripción. En resumen, hemos construido un modelo de clasificación robusto que proporciona predicciones precisas y valiosas, y hemos evaluado su rendimiento utilizando técnicas avanzadas y métricas reconocidas en el campo del machine learning. Este modelo puede ser una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y aumentar la efectividad de las estrategias de negocio en el sector financiero.