通过数据清洗、特征选择和算法调整，我们成功预测了客户的保险购买意愿，并且针对这些客户进行了相应的沟通策略规划，实现了业务模型的优化和收入的提高。我们使用了一个包含381109个数据点的数据集，其中包含了与车辆保险相关的人口统计信息、车辆信息和保单信息。我们的最终模型具有85%的准确率，同时考虑到精度和召回率，更为全面地评估了模型的效果。