spark+python的天猫复购预测-挑战Baseline

天猫复购预测是一个非常有挑战性的任务，需要综合运用大数据处理和机器学习算法。下面是一些基于Spark和Python的天猫复购预测的挑战Baseline：

1. 数据清洗和特征工程：天猫复购预测需要处理大量的数据，包括用户购买记录、用户行为数据、商品特征等。在进行数据清洗和特征工程时，需要考虑如何处理缺失值、异常值、重复值等问题，同时还需要从原始数据中提取出有用的特征，如用户行为次数、购买金额、购买时间等。

2. 数据切分和模型训练：在数据清洗和特征工程完成后，需要将数据切分成训练集和测试集，并使用机器学习算法进行模型训练。常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost等。在模型训练时，需要进行参数调优和模型评估，以找到最优的模型。

3. 模型预测和结果评估：模型训练完成后，需要使用测试集进行模型预测，并计算预测准确率、精确度、召回率等指标，以评估模型的性能。同时还需要对预测结果进行可视化分析，以便更好地理解模型预测结果。

以上是基于Spark和Python的天猫复购预测的挑战Baseline，具体实现需要根据实际数据和业务场景进行调整和优化。