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Author: MsTao-68

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 使用比赛方提供的脱敏数据，进行客户信贷流失预测。**根据比赛方要求，无法开源数据。**
 
 - [x] Version 1: CMTR_CHURN_PR 传统机器学习 **XGBoost** 
-  - AUC: 0.9743255659575887
-  - Score: 0.9296077646587952
+  - AUC: 0.6145
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 - [x] Version 2: CMTR_CHURN_PR_V2 人工神经网络 **ANN**
   - 遇到的问题：
@@ -21,7 +20,7 @@
   - 遇到的问题：AUC和准确率提升依旧很难，模型效果比较差。AUC: 0.6511318268787747 | Score: 0.74
     - 解决思路：使用PCA主成分分析法，进行特征降维, 准确率依旧下降，出现特征工程无效的情况，原因未知。AUC: 0.5801404503216607
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-- [x] Version 3: CMTR_CHURN_PR_V4 变量分箱 | XGB | RF | TabNet | AutoML
+- [x] Version 4: CMTR_CHURN_PR_V4 变量分箱 | XGB | RF | TabNet | AutoML
   - 经过特征选择后（TOP30），对字符型变量进行独热编码，对数值型去除量纲，并进行等间距分箱，num_bins = 6
     1. XGB: AUC: 0.6046600198503995 | Score: 0.775887943971986
     2. RandomForest: AUC: 0.6046600198503995 | Score: 0.7712606303151576