机器学习广电大数据营销推荐完整代码

在介绍机器学习、广电大数据和营销推荐系统时，首先需要明确这是一个复杂的话题，涉及多个技术和领域。机器学习是数据分析的一部分，用于预测用户行为、个性化推荐等。广电大数据则是电视广播行业的数据处理，可能包括用户收视习惯、广告投放等信息。营销推荐则利用这些数据优化营销策略。

一个完整的代码示例通常包含以下几个主要部分：

1. 数据预处理：使用Python库如pandas清洗和格式化数据（如CSV、SQL查询结果等）。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('ratings.csv')
# 数据清洗和特征工程

2. 特征工程：创建或选择有意义的特征，可能用到NumPy和scikit-learn。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['description'])
y = df['target_variable']

3. 选择模型：可以选择协同过滤、基于内容的推荐或深度学习模型（如神经网络）。

from surprise import SVD
model = SVD()
model.fit(X)

4. 训练和评估：使用交叉验证或评估指标（如RMSE或MAE）来评估模型性能。

from surprise.model_selection import cross_validate
cross_validate(model, X, y, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5)

5. 推荐生成：根据用户的行为和模型预测，生成个性化推荐。

user_id = '123'
recommendations = model.predict_for_user(user_id, N=10)

6. 结果可视化和呈现：用matplotlib或seaborn展示推荐结果。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(recommendations['est'], recommendations['surprisal'])