Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive
exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que
prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto
de dados simplificado com três características para um
cliente específico:
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
