Задача прогноза удовлетворенности клиента полетом

Проект представления модели машинного обучения в виде веб-приложения с помощью фреймворка Streamlit. Модель построена на данных датасета "Клиенты авиакомпании". Приложение представлено здесь.

Файлы

• apptest.py: файл приложения
• model_.py: файл модели
• clients.csv: датасет
• Clients.ipynb: файл Colaboratory
• requirements.txt: требования к установленным пакетам

Описание датасетa "Клиенты авиакомпании"

Датасет содержит информацию о клиентах некоторой авиакомпании.

Целевая переменная (таргет) – satisfaction (удовлетворенность клиента полетом), бинарная (satisfied или neutral or dissatisfied)

Признаки

• Gender (categorical: Male или Female): пол клиента

• Age (numeric, int): количество полных лет

• Customer Type (categorical: Loyal Customer или disloyal Customer): лоялен ли клиент авиакомпании?

• Type of Travel (categorical: Business travel или Personal Travel): тип поездки

• Class (categorical: Business, Eco или Eco Plus): класс обслуживания в самолете

• Flight Distance (numeric, int): дальность перелета (в милях)

• Departure Delay in Minutes (numeric, int): задержка отправления (неотрицательная)

• Arrival Delay in Minutes (numeric, int): задержка прибытия (неотрицательная)

Признаки, перечисленные ниже, являются числовыми. По смыслу они категориальные: клиент ставил оценку от 1-го до 5-ти включительно. Есть выбросы!

• Inflight wifi service (categorical, int): оценка клиентом интернета на борту

• Departure/Arrival time convenient (categorical, int): оценка клиентом удобство времени прилета и вылета

• Ease of Online booking (categorical, int): оценка клиентом удобства онлайн-бронирования

• Gate location (categorical, int): оценка клиентом расположения выхода на посадку в аэропорту

• Food and drink (categorical, int): оценка клиентом еды и напитков на борту

• Online boarding (categorical, int): оценка клиентом выбора места в самолете

• Seat comfort (categorical, int): оценка клиентом удобства сиденья

• Inflight entertainment (categorical, int): оценка клиентом развлечений на борту

• On-board service (categorical, int): оценка клиентом обслуживания на борту

• Leg room service (categorical, int): оценка клиентом места в ногах на борту

• Baggage handling (categorical, int): оценка клиентом обращения с багажом

• Checkin service (categorical, int): оценка клиентом регистрации на рейс

• Inflight service (categorical, int): оценка клиентом обслуживания на борту

• Cleanliness (categorical, int): оценка клиентом чистоты на борту

Обработка данных и построение модели

В данных были убраны выбросы. Для построения модели была использована линейная регрессия.