アルゴリズム：ロジスティック回帰

目的：このアルゴリズムの目標は、顧客が電気通信会社のためにかき回す可能性を予測することです。

入力：
•顧客データ（年齢、性別、場所、サービスの種類、電話プランなど）
•歴史的な顧客の解約データ

モデル構造：
•顧客データでロジスティック回帰モデルを初期化する
•顧客データから関連情報を抽出して、機能を作成する
•履歴顧客のチャーンデータを使用してモデルをトレーニングする
•精度、精度、リコールなどのメトリックを使用して訓練されたモデルを評価する

出力：
•顧客が通信会社のために駆け抜ける確率
Algorithm: Logistic Regression 

Objective: The goal of this algorithm is to predict the likelihood of a customer churning for a telecommunications company. 

Inputs: 
• Customer data (such as age, gender, location, type of service, phone plan, etc.) 
• Historical customer churn data 

Model Structure: 
• Initialize the logistic regression model with the customer data 
• Create the feature set by extracting relevant information from the customer data 
• Train the model using the historical customer churn data 
• Evaluate the trained model using metrics such as accuracy, precision, and recall 

Output: 
• The probability of a customer churning for a telecommunications company