Projet de Synthèse : Prédiction du Churn Client de A à Z

1 Introduction

Bienvenue dans le dernier article de notre série sur les méthodes ensemblistes ! Après avoir exploré la théorie de la Forêt Aléatoire et du Gradient Boosting, il est temps de mettre nos connaissances en pratique. Nous allons mener un projet de A à Z pour résoudre un problème métier concret : prédire le départ de clients (churn) pour une entreprise de télécommunications.

2 Le Contexte et les Données : Le Churn chez les Telcos

Le churn (ou attrition) est l’ennemi des entreprises à revenus récurrents. Identifier à l’avance les clients sur le point de partir permet de lancer des actions de rétention ciblées. C’est un cas d’usage parfait pour la classification.

Notre jeu de données : Nous utiliserons le populaire jeu de données “Telco Customer Churn” (disponible sur Kaggle). Il contient des informations clients sur leurs contrats, les services souscrits, et bien sûr, la variable cible Churn qui nous indique s’ils sont partis ou non.

3 Le Plan d’Action : Les Étapes du Projet 🗺️

Un projet de data science réussi est un projet structuré. Voici notre feuille de route.

3.1 Étape 1 : Exploration et Prétraitement des Données (EDA)

C’est 80% du travail d’un data scientist. Cette étape est cruciale pour s’assurer que nos modèles reçoivent des données de qualité.

1. Analyse Exploratoire : Visualiser les distributions, les corrélations et le taux de churn pour développer une première intuition.
2. Nettoyage : Traiter les valeurs manquantes s’il y en a.
3. Encodage des Variables :
   • One-Hot Encoding pour les variables catégorielles sans ordre (ex: InternetService).
   • Label Encoding pour les variables binaires (ex: Partner, Dependents).
4. Mise à l’échelle : Appliquer un StandardScaler sur les variables numériques (MonthlyCharges, TotalCharges, tenure) pour les normaliser.

3.2 Étape 2 : Établir un Modèle de Référence (Baseline)

On ne peut pas juger de la performance sans point de comparaison. Nous entraînerons un modèle simple comme une Régression Logistique pour obtenir un score de référence à battre.

3.3 Étape 3 : Entraînement des Modèles Ensemblistes

C’est ici que notre série prend tout son sens. Nous allons entraîner et comparer :

• Une Forêt Aléatoire (RandomForestClassifier).
• Un Gradient Boosting de Scikit-learn (GradientBoostingClassifier).
• (Bonus) Un champion comme XGBoost ou LightGBM pour mesurer l’apport de ces bibliothèques optimisées.

3.4 Étape 4 : Évaluation et Comparaison Rigoureuse 📊

L’accuracy est souvent trompeuse, surtout pour un problème déséquilibré comme le churn. Nous utiliserons :

• La matrice de confusion pour voir le détail des erreurs (faux positifs vs. faux négatifs).
• La Précision, le Rappel (Recall), et le F1-Score. Le Rappel est particulièrement important ici pour identifier un maximum de clients sur le départ.
• La courbe ROC et l’aire sous la courbe (AUC) pour une vision globale de la capacité de discrimination de chaque modèle.
• Les graphiques d’importance des variables pour comparer ce que les différents modèles ont appris.

3.5 Étape 5 : Optimisation et Interprétation

Nous sélectionnerons le modèle le plus prometteur (probablement un des modèles de boosting) pour le pousser au maximum de ses capacités.

• Tuning d’hyperparamètres : On utilisera RandomizedSearchCV pour explorer efficacement l’espace des hyperparamètres et trouver la meilleure combinaison.
• Interprétation finale : On analysera les variables les plus importantes du modèle final pour en extraire des informations actionnables. Par exemple : “Les clients avec un contrat mensuel et un service fibre optique sont les plus à risque.”

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4 Conclusion du Projet : De la Donnée à la Décision ✅

Ce projet synthétise tout notre parcours. En suivant ces étapes, vous ne vous contentez pas d’appliquer des algorithmes, vous répondez à une problématique métier de bout en bout. Le résultat final n’est pas juste un score de performance, mais un modèle potentiellement déployable et, surtout, des enseignements stratégiques pour l’entreprise.

C’est la finalité de notre discipline : utiliser les données et les algorithmes pour éclairer la prise de décision. À vous de jouer !