Создание сервиса бинарной классификации на основе анализа сайта 'СберАвтоподписка'.

 

Задача:

 

1. Предсказывать совершение целевого действия
(ориентировочное значение ROC-AUC ~ 0.65).
2. Упаковать получившуюся модель в сервис, который будет брать на
вход все атрибуты и отдавать на выход 0/1 (1 — если пользователь совершит любое целевое действие).

 

Решение:

 

Безлайн проекта готовит и обрабатывает данные, создает новые признаки, в sklearn.pipeline обучает лучшую модель с подборм гиперпараметров.
Запросы к модели осуществляются по api.
Дополнительно настроен сервис Airflow.

 

Результат:

 

Лучшая модель выдает ROC-AUC 0.75