【源码】基于Python和Flask的三消项目预测分析系统

项目简介

本系统基于Python构建，主要用于预测三消项目中用户的购买意愿和玩家通关能力。借助机器学习模型对用户行为数据进行训练学习，实现精准预测分析。采用Flask框架搭建Web应用，运用随机森林等机器学习算法开展预测工作。

项目的主要特性和功能

1. 用户购买意愿预测：依据用户行为数据，预测其购买可能性，以概率值输出结果，展示用户成为付费用户的概率。
2. 玩家通关能力预测：根据玩家游戏数据和系统类型，对玩家通关能力进行分层预测，助力游戏公司了解玩家实力，提供精准游戏推荐与服务。
3. 模型训练与评估：运用随机森林等机器学习算法训练用户数据，通过分类报告和特征重要性排序评估模型性能，训练和评估过程可自动化，提升预测准确性。
4. Web应用支持：利用Flask框架构建Web应用，方便用户在线预测。用户通过HTTP请求向服务器发送数据，服务器使用预训练模型预测并返回结果。

安装使用步骤

1. 安装依赖：使用pip安装所需Python库，可借助requirements.txt文件一键安装。 bash pip install -r requirements.txt
2. 数据准备：准备用户行为数据，如购买数据、游戏数据等，数据需存储在CSV或Excel文件中，并按指定格式组织。
3. 模型训练：运行purchase_level.py文件中的predict_level函数，用用户数据训练模型，训练完成后模型将保存至指定路径。 bash python purchase_level.py
4. 运行Web应用：运行views.py文件启动Flask应用，在浏览器中访问指定URL即可进行在线预测。 bash python views.py

注意事项

1. 数据格式：确保输入数据格式与模型训练时一致，否则可能影响预测结果准确性。
2. 模型更新：定期更新模型以提升预测准确性，可通过重新运行模型训练函数实现。
3. 安全性：注意保护用户数据安全与隐私，防止数据泄露和滥用。

下载地址

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