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基于随机森林的客户购买品牌预测模型模型体验

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基于随机森林的客户购买品牌预测模型

一、模型应用

随着信息时代的发展,海量的数据给人们带来海量的信息。尤其是互联网的大量应用,人们在互联网的浏览行为愈发频繁,加上人们在网上的购买行为日益增多,电子商务这一行业也顺势高速发展。网络营销的商机越来越大,大量的电子商务网站也在悄然发展,电商行业的竞争也在加大。

本例主要提取了某电子商务网站部分用户的4个月的行为日志,分析用户的行为记录,探索用户的行为规律,并将这些规律和网站经营策略相结合,对网站的营销方案做出有利的修改,以及为电商企业增加利润和实施高效管理。

二、实现流程

本例主要流程为:

  1. 对原始数据进行数据预处理,包括数据集划分、数据变换、数据集成等。

  2. 根据处理好的数据集,基于分类模型进行客户购买预测。

  3. 针对预测结果,分析结果的原因,提出合理性的解释。

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三、核心技术

  • SMOTE算法

  • 随机森林模型

  • 决策树

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将随机森林模型与具体行业应用结合,为科学研究提供素材;

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:客户购买品牌的预测。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:8GB以上,R3.5.1

六、资源展示

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