# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

I dati dell'azienda in questione riguardano prestiti personali ai propri clienti, che è proprio l'attività di cui si occupa l'azienda. Le direct mail rappresentano una modalità fondamentale con cui il team aziendale si connettette con i propri clienti, che potrebbero aver bisogno di un prestito.
Le direct mail sono una parte fondamentale della strategia di marketing dell'azienda. Per ottenere migliori risultati, l'azienda deve essere sicura di concentrarsi sui clienti che probabilmente risponderanno e che siano buoni candidati per i loro servizi.
Utilizzando una vasta gamma di variabili anonime, l'azienda vuole prevedere quali clienti risponderanno a un'offerta inviata tramite direct mail.
Abbiamo un set di dati con informazioni anonime dei clienti. Ogni riga corrisponde a un cliente. La variabile di risposta è binaria ed è etichettata come "target". Si vuole prevedere la variabile target per ogni riga del testing set.
Le variabili sono state rese anonime per proteggere la privacy e sono di tipo continuo e categoriale.
Caricamento dei dati:
Panoramica dei dati:
Pulizia dei dati:
Rimuovo le variabili costanti:
Rimuovo le variabili duplicate:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Utilizzando una vasta gamma di variabili anonime, si vuole prevedere quali clienti risponderanno a un'offerta in direct mail.
Ci viene fornito un dataset "train" di grande dimensione con informazioni anonime dei clienti. Ogni riga è relativa ad un cliente. La variabile da predire è binaria ed è etichettata come "target". "target" assume il valore 1 se il cliente risponde alla direct mail,0 altrimenti. Si vuole prevedere la variabile target per ogni riga del testing set.

## Parte 4: Previsione

Dopo aver ottenuto il modello, è possibile prevedere i clienti valisi calcolando la probabilità che essi rispondano alla direct mail e misurando Accuracy, AUC, Precision, Recall. Vengono considerati clienti validi, quelli che risponderanno alla direct mail oltrepassando il 70% di probabilità.
Ora è possibile sapere quale sarà la probabilità di rispondere alle direct mail da parte di clienti contenuti nel testing set