有预测结果的用户行为购买意愿代码
时间: 2024-05-01 19:20:09 浏览: 27
以下是一个简单的用户行为购买意愿预测的示例代码,使用Python语言和Scikit-learn机器学习库:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', accuracy)
```
其中,假设数据存储在一个名为"user_behavior.csv"的文件中,包括多个用户的行为特征和购买意愿标签。代码首先使用Pandas库读取数据,然后使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。接着,使用决策树分类器(DecisionTreeClassifier)来训练模型,并使用predict函数预测测试集。最后,使用accuracy_score函数计算准确率来评估模型的性能。
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