Survival analysis — churn is a time-to-event, not a yes/no

Survival models estimate when an event happens, correctly handling subjects who have not churned yet (censoring) — the thing a plain classifier throws away and biases itself by discarding.

Not yet scoped.

Why

The PoC fits a Kaplan-Meier curve and a Cox model to a subscription or wallet-activity dataset and shows why censoring makes the naive churn rate wrong.

How it works

Not yet built.

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생존분석 — 이탈은 예/아니오가 아니라 사건까지의 시간이다

생존 모델은 사건이 언제 일어나는지 추정하며, 아직 이탈하지 않은 대상(중도절단)을 올바르게 다룹니다 — 평범한 분류기가 버리고 그로 인해 편향되는 바로 그것입니다.

아직 범위 미정.

왜

이 PoC는 구독 또는 지갑 활동 데이터셋에 카플란-마이어 곡선과 콕스 모델을 적합해, 중도절단이 순진한 이탈률을 틀리게 만드는 이유를 보입니다.

동작 방식

아직 만들지 않음.

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