こんな人におすすめ：
- 顧客離脱予測モデルの開発者やデータサイエンティスト
- マーケティング担当者や経営者で顧客動向を把握したい方
- 機械学習の可視化手法を学びたい初心者エンジニア
プロンプト例：
「チャーン予測アルゴリズムの可視化手法について、決定木やニューラルネットワークを用いた具体例を踏まえてわかりやすく説明してください。また、Pythonでの可視化コードの例も教えてください。」
プロンプト例の出力結果（想定）：
チャーン予測アルゴリズムの可視化には主に以下の手法があります。
1. 決定木の可視化：ツリー構造で各分岐の判断基準と結果が視覚化され、モデルの意思決定過程が直感的に理解できます。PythonのScikit-learnとGraphvizを使った可視化例があります。
2. 特徴量重要度のプロット：モデルがチャーンに影響を与える要因をランク付けし、棒グラフやヒートマップで示します。
3. 顧客属性とチャーンの関係プロット：性別や契約期間などカテゴリ変数での分布を棒グラフやカウントプロットで表示し、離脱要因を分析します。
4. ニューラルネットワークの中間層の可視化：非線形な複雑なパターンを把握するために埋め込み空間などを可視化する手法もあります。
Pythonの具体例としては、Seabornのcountplotで性別×チャーンの分布を描くコードや、Scikit-learnのplot_tree関数による決定木の描画コードが一般的です。
これらの可視化は、データの傾向把握やモデルの説明性向上に不可欠であり、関係者への説明やモデル改善にも役立ちます。
