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This study attempted to formulate a regression model that identifies the characteristics that influence whether a customer is probable to switch telecommunications providers (Churn). We started with a full model, performed variable selection using AIC and BIC through the stepwise method and moved on to other models, using LASSO, or a few simple (aggregate) transformation of certain predictor variables. We concluded that the best logistic regression model we could find was produced with an aggregate transformation of the variables that concern domestic charges for various times of the day (Day Charges, Evening Charges, Night Charges).
This study attempted to formulate a regression model that identifies the characteristics that influence whether a customer is probable to switch telecommunications providers (Churn). We started with a full model, performed variable selection using AIC and BIC through the stepwise method and moved on to other models, using LASSO, or a few simple (aggregate) transformation of certain predictor variables. We concluded that the best logistic regression model we could find was produced with an aggregate transformation of the variables that concern domestic charges for various times of the day (Day Charges, Evening Charges, Night Charges).
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