【源码】基于Python的复购频率预测模型

项目简介

本项目是基于Python的机器学习项目，通过数据预处理、特征工程和模型训练来预测客户的复购频率。采用LightGBM回归模型，对X2和X3两个数据集进行处理和分析，最终实现复购频率的预测。

项目的主要特性和功能

数据预处理与特征工程

1. 数据清洗：对X2和X3数据集清洗，处理缺失值与异常值。
2. 特征衍生：依据原始数据衍生新特征，如货单总数、购买月份数等。
3. 特征选择：挑选对预测复购频率最有效的特征。

模型训练与预测

1. 使用LightGBM回归模型：对处理后的数据训练，用分层K折交叉验证评估性能。
2. 阈值处理：对预测结果做阈值处理，适配复购频率分类。
3. 模型预测：用训练好的模型对测试集预测并输出结果。

安装使用步骤

前提条件

• 需Python环境，推荐Python 3.7及以上版本。
• 安装必要Python库，如pandas、numpy、lightgbm等，可通过pip安装。

使用步骤

1. 数据准备：准备X2和X3数据集，保证数据格式正确。
2. 运行代码：运行erwanpishi634.py和erwanpishi加权.py两个文件。
3. 查看结果：运行后输出模型准确率及预测结果的Excel文件。

注意事项

• 实际使用时，可能需根据具体数据集和需求调整优化代码，如调整模型参数、处理缺失值和异常值的方法等。
• 代码中部分注释掉的内容，实际运行可能不需要或未实现，需根据情况处理。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】