Как вы скорили клиентов до перехода на ML-скоринг?

Для скоринга клиентов до внедрения ML-модели обычно используют простые правила или логистическую регрессию на базовых признаках. Это позволяет быстро получить базовую оценку риска или качества клиента.

Процесс перехода на ML-скоринг включает несколько этапов:

1. Сбор и подготовка данных — собираются исторические данные о клиентах и их поведении.
2. Разработка базовой модели — создаётся простая модель (например, логистическая регрессия) для сравнения с ML-моделью.
3. Обучение ML-модели — строится более сложная модель (например, градиентный бустинг), которая должна показать улучшение качества.
4. Валидация и A/B тестирование — сравнивают результаты базового скоринга и ML-скоринга на реальных данных.
5. Постепенный переход — сначала ML-скоринг применяется на части клиентов, затем масштабируется.

Пример простого скоринга на Python с логистической регрессией:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

Таким образом, сначала строится базовый скоринг, а затем постепенно заменяется на ML-модель с подтверждённым улучшением качества.