口红销售数据分析：朴素贝叶斯与随机森林的预测研究

"《数据挖掘实验》课程设计--周伟1" 该文主要探讨了通过数据挖掘技术预测口红销售量的问题。作者周伟从京东网站爬取了超过1600条口红销售数据，目的是分析影响销售的关键因素并建立预测模型。在数据预处理阶段，作者对原始数据进行了清洗，去除了一些无足轻重的字段，如“适合肤质”、“保质期”等，并处理了价格字段，将含有“￥”的符号移除，对于价格范围则取平均值。此外，还对数据中的缺失值进行了处理。 在分析过程中，文章重点研究了三种机器学习算法：朴素贝叶斯判别分析、AdaBoost和随机森林。这三种算法分别用于建立口红销量的预测模型。通过对模型的训练和评估，作者发现总评价数、价格和描述分是对销售量影响较大的三个因素。比较这三种算法的预测性能，结果显示随机森林算法的预测错误率最低，具有更好的预测效果。 1. 朴素贝叶斯判别分析（Naive Bayes Classifier）是一种基于概率理论的分类方法，它假设各特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理进行预测。在本案例中，朴素贝叶斯可能被用来计算每个特征对销售量的概率贡献，从而预测未来的销量。 2. AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，通过迭代多次训练弱分类器并加权组合，形成强分类器。在口红销量预测中，AdaBoost可能通过不断调整权重来优化对销售量影响显著的特征。 3. 随机森林（Random Forest）是一种包含多个决策树的分类器，其输出类别是由各个树输出的类别的众数决定。随机森林通过引入随机性来构建多样性，提高模型的泛化能力。在本实验中，随机森林表现最优，可能是因为它能较好地处理多个相关特征，并有效地避免过拟合。 文章还提到了数据的特征选择和模型优化过程，但具体细节未详述。该课程设计展示了如何运用数据挖掘技术来解决实际商业问题，即预测口红的销售量，以及如何通过比较不同算法来选择最佳预测模型。这种实践有助于理解数据预处理的重要性，以及在现实世界问题中如何应用机器学习算法。