用户对品类下店铺的购买预测代码
时间: 2023-10-11 17:06:45 浏览: 42
对于这个问题,我们可以使用Python编写一个简单的机器学习模型来预测用户对某个品类下店铺的购买情况。下面是一个示例代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 特征工程
X = data.drop(["user_id", "purchase"], axis=1)
y = data["purchase"]
# 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)
# 训练模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评估模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例代码中,我们使用了逻辑回归模型来进行预测,并使用了训练集和测试集的划分来评估模型准确率。在实际应用中,我们可以根据具体情况选择不同的模型和特征工程方法来进行预测。