Em um projeto de Ciência de Dados aplicado ao setor de telecomunicações, um modelo de regressão linear múltipla foi ajustado para prever o churn (taxa de evasão de clientes) com base em variáveis como

Question

Em um projeto de Ciência de Dados aplicado ao setor de telecomunicações, um modelo de regressão linear múltipla foi ajustado para prever o churn (taxa de evasão de clientes) com base em variáveis como tempo de contrato, valor mensal gasto, número de reclamações e uso de serviços adicionais. O modelo apresentou um R-quadrado de 0.45. Qual a interpretação correta deste valor?

Accepted Answer

O modelo explica 45% da variação na taxa de churn dos clientes que pode ser atribuída às variáveis preditoras incluídas no modelo. O restante é explicado por outros fatores não incluídos.

Answer

O modelo explica 45% da variância total na taxa de churn, o que é considerado um excelente resultado para modelos preditivos de comportamento humano.

Answer

45% das variáveis independentes utilizadas no modelo são preditoras significativas da taxa de churn.

Answer

Apenas 45% dos clientes analisados apresentaram churn, e o modelo tenta explicar os demais 55%.

Answer

O modelo tem uma precisão de 45% em prever corretamente se um cliente irá ou não cancelar o serviço.

Questão 20465 — Tecnologias da Informação

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