【源码】基于Python的机器学习用户画像挖掘项目

项目简介

本项目是基于Python的用户画像挖掘系统，通过大数据分析来挖掘搜狗用户画像数据，以提高大数据精准营销的效果。项目主要包含数据预处理和机器学习两部分。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：运用Python脚本对原始数据进行分词，过滤停用词并提取关键词。
2. 特征提取：对用户搜索词提取哈希特征和TF-IDF特征。
3. 分类器选择：采用SGDClassifier和SVM分类器进行预测。
4. 参数优化：利用网格搜索对分类器的参数进行优化。
5. 模型评估：计算预测标签的准确率和混淆矩阵，评估模型性能。
6. 结果输出：将预测结果（包含年龄、性别、学历等标签）写入csv文件。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 从百度网盘下载训练集和测试集，解压后得到数据文件。 - 链接：https://pan.baidu.com/s/19q2akvd3ilw8mrXmeFe0FA - 提取码：yyds 2. 安装Python环境，并安装所需的依赖库，如jieba、sklearn等。 3. 运行脚本： - 运行fenci.py脚本进行分词处理。 - 运行result.py脚本进行机器学习处理。 4. 查看结果：在结果文件夹中查看预测结果文件，评估模型性能。

注：运行脚本前，请确保已正确安装Python环境和相关依赖库，并正确配置文件路径。本项目是机器学习项目的一部分，需结合其他文件和数据一起使用。

下载地址

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