以某个时间划分训练集与数据集构造的用户对品类下店铺的购买预测代码

以下是一个简单的以时间划分训练集与数据集的用户对品类下店铺的购买预测代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间转换为日期格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 划分训练集和数据集
train = data[data['date'] < '2019-01-01']
test = data[data['date'] >= '2019-01-01']

# 特征选择
X_train = train[['user_id', 'category_id', 'shop_id']]
y_train = train['label']
X_test = test[['user_id', 'category_id', 'shop_id']]
y_test = test['label']

# 模型训练
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`data.csv` 包含了用户对品类下店铺的购买记录，包括用户ID、品类ID、店铺ID、购买日期和标签（0表示未购买，1表示购买）。首先将日期转换为日期格式，然后根据时间划分训练集和数据集。选择三个特征（用户ID、品类ID、店铺ID）作为输入，标签作为输出。使用随机森林分类器进行训练和预测，并计算准确率。