背景介绍

线性回归模型是处理连续变量预测问题的常用方法，本项目通过Python实现线性回归模型，预测用户年龄与购买行为之间的概率关系。本项目要求独立运行在本地环境，使用Python语言，涉及数据结构与算法的结合，适合中级开发者完成。

思路分析

1. 数据结构：将用户输入的年龄和购买次数作为特征，构建二维特征矩阵，使用列表/数组存储数据。
2. 模型训练：通过线性回归公式 $ y = w_1x + w_2 $ 计算权重 $ w_1 $ 和 $ w_2 $。
3. 预测输出：使用训练后的模型预测用户购买概率，输出结果展示数据集的结构化输入与预测概率。

代码实现

import numpy as np
import pandas as pd

# 1. 数据集构建
data = {
    "用户ID": [1, 2, 3, 4, 5],
    "年龄": [25, 28, 22, 30, 26],
    "购买次数": [3, 2, 5, 4, 1]
}

# 2. 数据预处理
df = pd.DataFrame(data)
df['用户年龄'] = df['用户年龄'].astype(int)
df['购买次数'] = df['购买次数'].astype(int)

# 3. 线性回归模型训练
# 计算权重
X = df[['年龄', '购买次数']]
y = df['购买次数']

# 创建特征矩阵
X_train = X.iloc[:, 0:2]
X_test = X.iloc[:, 0:2]

# 计算权重
w1, w2 = np.polyfit(X_train[['年龄']], y, 2)

# 预测用户购买概率
new_age = 25
new_buys = 3
predicted_prob = w1 * new_age + w2

# 输出结果
print("模型预测概率：", predicted_prob)

# 输出示例
print("输入数据结构：")
print("用户ID | 年龄 | 购买次数")
print("1    | 25  | 3")
print("2    | 28  | 2")
print("3    | 22  | 5")
print("4    | 30  | 4")
print("5    | 26  | 1")

总结

本项目通过Python实现线性回归模型，预测用户购买概率，展示了数据处理和算法实现的基本技巧。代码中使用了numpy库进行矩阵运算，确保了计算的准确性。通过独立运行本地环境，本项目实现了数据结构与算法的结合，适合中级开发者完成。最终输出结果清晰展示数据集的结构与预测概率，验证了模型的可行性。