Python 中的邏輯迴歸 - 案例研究

考慮一家銀行聯絡你開發一個機器學習應用程式，該應用程式將幫助他們識別可能開定期存款（一些銀行也稱之為固定存款）的潛在客戶。銀行定期透過電話呼叫或網路表單進行調查，以收集有關潛在客戶的資訊。該調查的性質是通用的，並且在非常廣泛的受眾中進行，其中許多受眾可能沒有興趣與這家銀行本身打交道。而剩下的其他人中，可能只有少數人會對開設定期存款感興趣。其他人可能對銀行提供的其他設施感興趣。因此，該調查不一定是為了識別開設定期存款的客戶。你的任務是從銀行將與你分享的大量調查資料中識別出所有開立定期存款機率較高的客戶。

幸運的是，此類資料是公開的，對於那些想開發機器學習模型的人來說。此資料由加州大學歐文分校的一些學生在外部資金的支援下準備。該資料庫是UCI 機器學習儲存庫的一部分，全球很多學生、教育工作者和研究人員都在廣泛使用。可以從此處下載資料。

在接下來的章節中，讓我們使用相同的資料來執行應用程式開發。