项目名称：基于XGBOOST的客户流失预测模型

1. 功能模块：
- 数据探索：通过对训练数据集的分析和可视化，了解数据的特征和分布情况。
- 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征工程等操作，以准备好输入模型的数据。
- 模型训练：使用XGBOOST算法构建分类模型，并利用随机过采样方法平衡样本分布。
- 模型评估：通过交叉验证等方法评估训练模型的性能和准确率。
- 测试和预测：使用测试数据集对训练好的模型进行验证，并预测新数据的流失情况。
- 结果展示：通过绘制准确率曲线和特征重要性图表，展示模型的性能和关键特征。

使用者可以通过该项目实现以下功能：
- 对客户流失数据进行探索性分析，揭示数据的特征和趋势。
- 运用XGBOOST算法构建客户流失预测模型，从而评估哪些客户有可能流失。
- 对新数据进行预测，并根据模型结果提出相应的策略和措施，以减少客户流失率。

2. 任务和技术栈：
- 我负责完成整个项目的设计、开发和测试工作，以实现客户流失预测模型。
- 技术栈包括Python编程语言和以下关键库：pandas、matplotlib、xgboost、scikit-learn、imblearn。
- 利用pandas库进行数据读取和预处理，matplotlib库进行数据可视化。
- 使用xgboost库构建分类模型，并通过随机过采样方法平衡样本分布。
- 利用scikit-learn库进行特征标准化、模型训练和评估。
- 最终的成果是一个基于XGBOOST的客户流失预测模型，能够在给定数据集上进行流失预测，并提供模型准确率和特征重要性分析。

3. 难点和解决方案（选填）：
- 难点：样本不平衡问题。在客户流失预测中，正负样本的分布通常不平衡，容易导致模型学习偏向多数类别，准确率降低。
- 解决方案：使用随机过采样方法（RandomOverSampler）平衡样本分布，增加少数类样本的数量，从而提高模型对少数类的学习能力。
- 另外，也可以尝试其他方法如欠采样、SMOTE等来平衡样本分布，或者使用类别权重调整（class_weight）来加权处理不平衡样本。