电商商品销量预测模型代码
时间: 2023-09-29 12:09:51 浏览: 59
电商商品销量预测模型的代码实现需要根据具体情况进行设计和编写,以下是一个简单的例子供您参考:
首先,导入所需的库和数据集:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
```
然后,对数据集进行清洗和特征工程:
```python
# 删除不必要的列
data.drop(['ID', 'Date'], axis=1, inplace=True)
# 将类别变量转换为数值变量
data['Store_Type'] = data['Store_Type'].map({'S1': 1, 'S2': 2, 'S3': 3, 'S4': 4})
data['Location_Type'] = data['Location_Type'].map({'L1': 1, 'L2': 2, 'L3': 3, 'L4': 4, 'L5': 5})
data['Region_Code'] = data['Region_Code'].map({'R1': 1, 'R2': 2, 'R3': 3, 'R4': 4})
# 将销售额转换为对数值
data['Sales'] = np.log(data['Sales'])
```
接下来,将数据集划分为训练集和测试集:
```python
X = data.drop('Sales', axis=1)
y = data['Sales']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,使用线性回归模型进行训练和预测:
```python
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)
```
最后,进行模型评估和可视化:
```python
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
需要注意的是,以上代码仅供参考,具体实现需要根据数据集和实际情况进行调整和完善。
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