蔬菜类商品的自动定价与补货决策 python代码

根据提供的引用内容和问题，我们可以使用Python编写代码来解决蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题。以下是一个基本的代码框架：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取数据集
product_info = pd.read_excel('附件1.xlsx')
sales_data = pd.read_csv('附件2.csv')
price_data = pd.read_csv('附件3.csv')
loss_data = pd.read_csv('附件4.csv')

# 数据预处理
# ...

# 特征工程
# ...

# 构建训练集和测试集
# ...

# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测蔬菜价格
predicted_prices = model.predict(X_test)

# 根据预测价格进行定价和补货决策
# ...

# 输出补货总量和定价策略
# ...

这只是一个简单的代码框架，具体的细节取决于数据的特点和问题的要求。你可能需要进行数据预处理、特征工程、模型训练和预测、以及根据预测结果制定定价和补货决策等步骤。同时，你可能还需要使用其他相关数据来辅助决策，如销售流水明细数据、批发价格数据和近期损耗率数据等。根据具体情况调整代码并添加适当的处理逻辑以满足问题的要求。