課題内容
あなたは、銀行に本部に勤めるデータ分析担当者です。
営業本部から「大型のキャンペーンを実施したい。しかし、営業担当者の人数が限られているので、すべての顧客にキャンペーンを案内できない。定期預金の口座開設する可能性が高い顧客のアタックリストを作って欲しい」と依頼されました。
そこで、過去に実施をしたキャンペーンの結果のデータをもとに、定期預金の口座開設の有無を予測してください。
データセット
・「提出用データはこちら」には、yがありません。このyを予測して提出をしていただきます。なお、下記にもありますが、定額預金申し込みありは「1」、なしは「0」です。
・検証用データがありませんので、訓練用データを訓練用と検証用に分割して交差検証をお願いします。
・提出する際は、IDをDataframeのindexにして、カラムをyのみにして提出をお願いします。
※保存方法
Mac：右クリック⇒「リンク先を別名で保存」
Windows：右クリック⇒「名前を付けてリンク先を保存」
データセットのカラム説明
| カラム名 | 説明 |
|---|---|
| ID | インデックスとして使用 |
| age | 年齢 |
| job | 職種 |
| marital | 未婚/既婚 |
| education | 教育水準 |
| default | クレジットの支払い遅延の有無（yes, no） |
| balance | 年間平均残高（€） |
| housing | 住宅ローンの有無（yes, no） |
| loan | 個人ローンの有無（yes, no） |
| contact | 連絡方法 |
| day | 最終接触日 |
| month | 最終接触月 |
| duration | 最終接触時間（秒） |
| campaign | 現キャンペーンにおける接触回数 |
| pdays | 前キャンペーン接触後からの経過日数 |
| previous | 現キャンペーン以前までに顧客に接触した回数 |
| poutcome | 前回のキャンペーンの成果 |
| y | 定額預金申し込み有無（1:あり, 0:なし） |
サンプルコード
評価方法
・評価方法は、「AUC」を使用してください。
・評価値は0~1の間をとり、精度が高いほど大きな値となります。
【参考】
PythonのAUC実装方法（sklearn公式ページ）
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html
提出フォーム
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