背景介绍

随着互联网用户增长迅速，用户行为预测已成为电商、金融等行业的重要决策依据。本项目旨在通过训练一个基于随机森林的AI模型，预测用户购买行为，帮助企业在市场中优化资源配置并提升转化率。通过数据预处理、模型训练和效果评估，项目实现了从输入数据到输出结果的完整闭环，同时保留原始数据用于验证。

思路分析

1. 数据预处理步骤
– 用户特征数据包括年龄、性别、购买历史、设备类型等，需标准化处理以提升模型性能。
– 使用标准正态分布（StandardScaler）对特征进行标准化，降低各特征的分布差异，提升模型收敛性。

2. 随机森林模型训练
– 随机森林是用于分类和回归任务的有效模型，适合处理非线性关系和高维度数据。
– 将训练数据集分为训练集（train_X）和验证集（test_X），使用交叉验证（如k折交叉验证）评估模型性能。

3. 训练效果评估指标
– 输出模型准确率和损失函数（如均方误差），验证模型在训练集和测试集上的表现。

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error

# 1. 读取训练数据文件
train_file = 'data/train.csv'
train_df = pd.read_csv(train_file, delimiter=';')
print("训练数据读取完成。")

# 2. 数据预处理
# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X = train_df.drop(columns=['user_id', 'timestamp', 'purchase_date', 'product_id']).values
y = train_df['purchase_success'].values

# 3. 将数据分为训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 5. 输出训练效果
print("训练误差率：", mean_squared_error(y_test, model.predict(X_test)))
print("模型准确率：", accuracy_score(y_test, model.predict(X_test)))

总结

本项目通过数据预处理和模型训练，实现了从特征工程到性能评估的完整闭环。使用Python的scikit-learn库，结合标准正则化方法，确保模型训练效果的准确性和可解释性。最终输出的模型准确率和损失函数，为用户提供了一个用于验证模型性能的可靠参考。整个过程遵循了技术难点的最小化，并确保代码的可运行性。