预测方法的选择与分析_分析进行预测

的有效性以及高效率的机方法器学习算法。机器学习是目分析前非常有效地分析手段,它预测模拟了预测人类学习的方式对历史经验数据进行学习和归纳总结,并利用最终生成的方法模型对生产数据进行预测。本次研究正是利用这种进行方式尝试建立相对准确的数据模进行型,对未来用户可能重复选择购买的商品进行预测。通方法过实验找到精度相对较高的分类模选择型是此次尝试解决的关键问题。本文将致力于分析并优化特征提取的过程并进行比较预测集方法中分析当预测下流行的机器学习算法的预测结果。

目前购物篮分析技术被运用在各行各业,但如何有效方法地对用户行为进行预测一直都在不断深入的研究中。本文将基于Instacart公司提供的近五年的销售大预测数据,利用分析、统计和机器学习技术通过分析图表的制作,尝试提取并建立有效的特征工程,进而对特方法征的优劣进行评价。通过一分析定的进行编选择码以当下比较流行的几种机器学习算法为平台对所提取特征的历史大数据进行学习模拟和预测。具体做法是通过分析历史数据中用户行为并选择建模,尝试预测用户下一次会购买哪些方法商品。如图1-1分析中阐述了整分析个实验过进行程,选择主要包分析含以下几方预测面的分析工作:1)原始数据的获取、理解与处理预测。

探索并找出是否有不完整数据、噪音数据或空值数据进行,通过均值或方差等处理方法进行数据填充或删除。2)分析处理后的数据集。对用户历分析史采购数据进行分析,分析商品销量与4数据清洗、集成与转换。3)特征的选择与提取,通过分析将有效信息创建为特征值分析并制预测作可视化分析图表。

4)基于机器学习方法构建预测模型。根据进行如上所建立的特征工程,采用逻辑回归、XGBoost以及LighGBM等分类器进行预测并分析预测结果。5)进行模型参数的调优。6)优化临界值并评估模型。7)对测试样本数据进行预测并生成预测结果。

图1-预测1用户重购行为分析流程图本文的体系结构如下::。本章首先阐述了购物篮分析预测研究的背景和意义,然后对国内外相关领域的研究现状做出阐述和分析,并确定本文的研究方案及文章结构。:相关技术和基础理论。

本章首先介绍了机器学习的概念、分类、算5法及分类器,其次方法介绍了数据挖掘过程中机器学习的应用。再次介绍了实验环境及开发语言等。第三章:样本数据预测的准备与分析处理预测。

首先对样本方法数据的来源、用户采购的行为进行分析,其次对样本特征进行了预测分析。再次介绍了数据的预处理过程包括数据的清洗、集成以及转换预测。第四章:预测模型的构建与分析预测。

首先介绍了模型构建的基本过程,包括模型分析的选择、训练、模型的预测以及评选择估。其次介绍了基于逻辑回归算预测法的用户重购行选择为预测预测的整个过程。最后使用其他两种相似选择模型对样本数据进行预测预测并比较。

第五进行章预测:总结与展望。

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