【源码】基于Python和LightGBM的视频留存预测系统

项目简介

本项目借助Python和LightGBM框架，打造了一个视频留存预测系统。该系统通过分析用户行为数据和视频特征，来预测用户观看视频后的留存情况，包含数据探索、特征工程、模型训练和结果输出等核心步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据探索与预处理：能处理大规模二进制数据文件，完成数据清洗（处理缺失值和异常数据）和数据转换（如时间戳转换、特征离散化）。
2. 特征工程：从用户行为、视频信息和时间戳中提取有价值特征，运用滑窗法处理时间序列数据，还会进行特征选择和优化以提升模型性能。
3. 模型训练：采用高效强大的LightGBM梯度提升框架进行模型训练，通过网格搜索优化模型参数。
4. 结果输出：生成预测结果并保存为CSV文件，同时提供模型评估和结果分析。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，使用命令pip install pandas numpy lightgbm安装必要的Python库。

数据准备

把数据文件放到项目目录下的data文件夹中，按需修改数据文件的路径和格式。

运行项目

依次运行以下脚本： - 数据预处理脚本：python data_preprocessing.py - 特征工程脚本：python feature_engineering.py - 模型训练脚本：python model_training.py - 结果输出脚本：python result_output.py

模型评估

使用提供的评估脚本对模型性能进行评估：python model_evaluation.py

注意事项

• 数据处理阶段要留意内存使用，建议在内存充足的服务器上运行。
• 特征工程阶段需根据实际数据和业务需求调整。
• 模型训练阶段可尝试不同参数组合以获最佳性能。

下载地址

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