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news 2025/7/9 10:27:33

做网站用java还是php,百度整站优化,做明信片的网站,保山网站建设服务1-线性回归（Linear Regression） 场景：预测商品销售额优点：简单易用，结果易于解释缺点：假设线性关系，容易受到异常值影响概念：建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式&#x…

1-线性回归（Linear Regression）

场景：预测商品销售额

优点：简单易用，结果易于解释
缺点：假设线性关系，容易受到异常值影响
概念：建立自变量和因变量之间线性关系的模型。
公式：[ y = b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + ... + b_nx_n ]

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 假设我们有一个包含商品销售数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({'item_sku_id': [100000350860, 100000350861, 100000350862, 100000350863],'before_prefr_unit_price': [1499.0, 1599.0, 1399.0, 1299.0],'after_prefr_unit_price': [1099.0, 1199.0, 999.0, 899.0],'sale_qtty': [50, 60, 55, 65]
})# 特征和目标变量
X = data[['before_prefr_unit_price', 'after_prefr_unit_price']]
y = data['sale_qtty']# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

结果与判断：

通过模型预测销售量，评估误差可以帮助改进定价策略。

2-逻辑回归（Logistic Regression）

场景：预测订单是否有效

优点：适用于二分类问题，解释性强
缺点：不适用于多分类或连续型结果预测
概念：用于处理二分类问题，输出值在0到1之间。
公式：[ P(Y=1|X) = \frac{1}{1 + e^{-(b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + ... + b_nx_n)}} ]

代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 数据
data = pd.DataFrame({'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 800.0, 850.0],'total_offer_amount': [400.0, 400.0, 400.0, 200.0, 250.0],'sale_ord_valid_flag': [1, 1, 1, 0, 0]
})X = data[['user_actual_pay_amount', 'total_offer_amount']]
y = data['sale_ord_valid_flag']# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Confusion Matrix: \\n{cm}')

结果与判断：

通过预测订单有效性，可以优化订单审核流程，减少无效订单的产生。

3-决策树（Decision Tree）

场景：根据用户行为特征分类用户等级

优点：易于理解和解释，可以处理非线性关系
缺点：容易过拟合
概念：通过一系列规则对数据进行分类或预测。
公式：决策树根据特征值进行分裂，并构建一棵树状结构来表示决策过程。

代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import classification_report# 数据
data = pd.DataFrame({'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 800.0, 850.0, 900.0],'total_offer_amount': [400.0, 400.0, 400.0, 200.0, 250.0, 300.0],'user_lv_cd': [10, 10, 10, 0, 0, 1]
})X = data[['user_actual_pay_amount', 'total_offer_amount']]
y = data['user_lv_cd']# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(f'Classification Report: \\n{report}')

结果与判断：

分类用户等级，帮助精准营销和个性化推荐。

4-随机森林（Random Forest）

场景：预测用户实际支付金额

优点：降低过拟合，处理高维数据
缺点：训练时间长，结果不易解释
概念：由多个决策树组成的集成学习模型。
公式：通过投票方式聚合多个决策树的预测结果来提高预测准确度。

代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import r2_score# 数据
data = pd.DataFrame({'item_sku_id': [100000350860, 100000350861, 100000350862, 100000350863],'before_prefr_unit_price': [1499.0, 1599.0, 1399.0, 1299.0],'after_prefr_unit_price': [1099.0, 1199.0, 999.0, 899.0],'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 875.0]
})X = data[['before_prefr_unit_price', 'after_prefr_unit_price']]
y = data['user_actual_pay_amount']# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'R2 Score: {r2}')

结果与判断：

预测用户支付金额，优化促销策略和定价。

5-支持向量机（SVM）

场景：分类订单是否取消

优点：有效处理高维数据，适合小样本
缺点：训练时间长，参数调优复杂
概念：用于分类和回归的监督学习模型。
公式：通过找到最大边距超平面来划分不同类别数据点

代码示例：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score# 数据
data = pd.DataFrame({'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 800.0, 850.0, 900.0],'total_offer_amount': [400.0, 400.0, 400.0, 200.0, 250.0, 300.0],'cancel_flag': [0, 0, 0, 1, 1, 1]
})X = data[['user_actual_pay_amount', 'total_offer_amount']]
y = data['cancel_flag']# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

结果与判断：

预测订单是否取消，优化库存管理。

6-K-均值聚类（K-Means Clustering）

场景：用户行为数据聚类分析

优点：易于实现和解释
缺点：需要预先定义聚类数，不适用于非球形数据
概念：将数据点划分为K个类别的无监督学习算法。
公式：最小化每个聚类中数据点与该聚类中心的距离的平方和。

代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans# 数据
data = pd.DataFrame({'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 800.0, 850.0, 900.0],'total_offer_amount': [400.0, 400.0, 400.0, 200.0, 250.0, 300.0]
})X = data[['user_actual_pay_amount', 'total_offer_amount']]# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)# 聚类结果
data['cluster'] = kmeans.labels_
print(data)

结果与判断：

聚类用户行为数据，识别用户群体，制定个性化营销策略。

7-主成分分析（PCA）

场景：降维处理用户行为数据

优点：降低数据维度，去除冗余信息
缺点：解释性差，可能丢失有用信息
概念：降维技术，用于发现数据中的主要特征。
公式：通过线性变换将原始数据映射到低维空间，使得数据在新空间中的方差最大化。

代码示例：

from sklearn.decomposition import PCA# 数据
data = pd.DataFrame({'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 800.0, 850.0, 900.0],'total_offer_amount': [400.0, 400.0, 400.0, 200.0, 250.0, 300.0]
})X = data[['user_actual_pay_amount', 'total_offer_amount']]# 降维处理
pca = PCA(n_components=1)
principalComponents = pca.fit_transform(X)
data['principal_component'] = principalComponents
print(data)

结果与判断：

降维处理后，数据可视化更容易，识别主成分，简化模型。

8-时间序列分析（Time Series Analysis）

场景：销售数据时间序列预测

优点：适用于时间相关数据，预测未来趋势
缺点：需要时间顺序数据，复杂性高
概念：研究时间序列数据的模式、趋势和周期性，并用于预测未来值。
公式：时间序列模型可以包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。

代码示例：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA# 数据
data = pd.Series([976, 978.99, 979, 800, 850, 900], index=pd.date_range(start='2020-01-01', periods=6, freq='M'))# 训练模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()# 预测
forecast = model_fit.forecast(steps=3)[0]
print(f'Forecast: {forecast}')

结果与判断：

预测未来销售趋势，帮助库存管理和销售计划。

9-关联规则分析（Association Rule Learning）

场景：购物篮分析

优点：发现项间关联规则，适合市场篮子分析
缺点：计算复杂度高，规则解释性差
概念：用于发现数据集中的物品之间的关联关系，常用于购物篮分析和市场篮分析。
公式：关联规则通常表示为“A ➞ B”的形式，其中A和B是物品集合，相关性通过支持度和置信度来衡量。

代码示例：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules# 数据
data = pd.DataFrame({'milk': [1, 1, 0, 0, 1],'bread': [1, 1, 1, 0, 1],'butter': [0, 1, 1, 0, 1]
})# 频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.6, use_colnames=True)
# 关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)
print(rules)

结果与判断：

发现商品间的关联规则，优化商品组合销售和促销策略。

10-XGBoost

场景：提升模型的预测精度

优点：处理大规模数据，预测精度高
缺点：模型复杂，计算资源消耗大
概念：集成学习方法，通过训练多个弱分类器并加权组合得到一个强分类器。
公式：使用加权投票来提高分类准确率，弱分类器的误差率会影响其权重。

代码示例：

import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 数据
data = pd.DataFrame({'item_sku_id': [100000350860, 100000350861, 100000350862, 100000350863],'before_prefr_unit_price': [1499.0, 1599.0, 1399.0, 1299.0],'after_prefr_unit_price': [1099.0, 1199.0, 999.0, 899.0],'user_actual_pay_amount': [976.0, 978.99, 979.0, 875.0]
})X = data[['before_prefr_unit_price', 'after_prefr_unit_price']]
y = data['user_actual_pay_amount']# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = xgb.XGBRegressor(objective ='reg:squarederror')
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')