Python 机器学习入门实战：客户流失预测任务全教程

前言

机器学习作为人工智能的核心分支，已广泛应用于金融、医疗、互联网等多个领域。本教程将经过一个客户流失预测实战项目，带大家从零掌握 Python 机器学习的完整流程。计划采用公开的电信客户数据集，利用信息预处理、特征工程、模型训练与评估等步骤，构建能够预测客户是否会流失的机器学习模型。

教程适合 Python 入门者、机器学习新手，无需深厚的数学基础，只需掌握 Python 基础语法和 Pandas、NumPy 等库的基本运用。全程搭配完整代码、逻辑流程图、可视化图表和 Prompt 示例，帮助大家理解每个环节的核心原理与实操技巧，最终达到 “能复现、能修改、能迁移” 的学习目标。

一、项目整体框架与技术栈

1.1 项目核心目标

基于电信客户的历史数据（如套餐类型、消费金额、使用时长等），构建机器学习模型，预测客户未来是否会停止使用公司服务（即客户流失）。通过该模型，企业可提前识别高流失风险客户，针对性地制定留存策略，降低运营成本。

1.2 技术栈选型

工具 / 库	核心作用
Python 3.9+	方案开发核心编程语言
Pandas	素材读取、清洗、预处理
NumPy	数值计算、数组处理
Matplotlib/Seaborn	内容可视化、特征分布与模型结果展示
Scikit-learn（sklearn）	特征工程、模型训练、评估与调优
Jupyter Notebook	代码编写、运行与结果展示（推荐编写环境）
Mermaid	绘制项目流程与模型逻辑流程图

1.3 项目完整流程图（Mermaid 格式）

graph TD
    A[项目启动] --> B[数据加载与探索性分析EDA]
    B --> C[数据预处理]
    C --> C1[缺失值处理]
    C --> C2[异常值检测与处理]
    C --> C3[分类变量编码]
    C --> C4[数据归一化/标准化]
    C1 --> D[特征工程]
    C2 --> D
    C3 --> D
    C4 --> D
    D --> D1[特征筛选]
    D --> D2[特征衍生]
    D1 --> E[数据集划分]
    D2 --> E
    E --> F[模型选择与训练]
    F --> F1[逻辑回归]
    F --> F2[决策树]
    F --> F3[随机森林]
    F --> F4[XGBoost]
    F1 --> G[模型评估]
    F2 --> G
    F3 --> G
    F4 --> G
    G --> G1[准确率/精确率/召回率/F1分数]
    G --> G2[ROC曲线/AUC值]
    G --> G3[混淆矩阵]
    G1 --> H[模型调优]
    G2 --> H
    G3 --> H
    H --> H1[网格搜索GridSearchCV]
    H --> H2[随机搜索RandomizedSearchCV]
    H1 --> I[最优模型部署与预测]
    H2 --> I
    I --> J[项目总结与优化方向]

二、环境搭建与数据准备

2.1 环境搭建步骤

2.1.1 安装 Python（略