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网站开发string文件,心理咨询网站,北京建设工程交易信息网站,产品质量推广营销语一、项目概述与背景 1.1 项目简介 本项目是《大数据数据分析与应用》课程的实践环节#xff0c;旨在通过真实的汽车客户数据集#xff0c;应用朴素贝叶斯分类算法构建购车意向预测模型#xff0c;展示从数据预处理到模型评估的完整机器学习流程。 1.2 技术栈 编程语言旨在通过真实的汽车客户数据集应用朴素贝叶斯分类算法构建购车意向预测模型展示从数据预处理到模型评估的完整机器学习流程。1.2 技术栈编程语言Python 3开发环境Jupyter Notebook核心库pandas, numpy, scikit-learn算法高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)1.3 项目目标掌握数据处理与特征工程的基本方法理解朴素贝叶斯算法的原理与实现完成一个端到端的机器学习项目分析模型性能并提出改进方案二、数据准备与探索性分析2.1 数据加载与查看输出结果数据形状(30, 7) - 共30条记录7个特征特征包括user_id, age, gender, annual_income, marital_status, is_local, buy_car_sign2.2 数据分布统计1. 年龄分布分析text30- 9人30.0% 31-40 8人26.7% 41-50 7人23.3% 51 6人20.0%2. 性别分布text男性63.3% 女性36.7%3. 收入分布pythonincome_dist data[annual_income].value_counts() print(年收入分布) print(income_dist)text21-40w15人50.0% 41w8人26.7% 10-20w7人23.3%4. 目标变量分布pythontarget_dist data[buy_car_sign].value_counts() print(购车意向分布) print(f无购车意向{target_dist[否]}人) print(f有购车意向{target_dist[是]}人)text无购车意向16人53.3% 有购车意向14人46.7%2.3 初步数据洞察通过上述分析发现数据集规模较小可能影响模型泛化能力特征多为分类变量需要进行编码转换目标变量相对平衡无需进行过采样或欠采样三、特征工程与数据预处理3.1 特征与标签分离3.2 类别特征编码由于朴素贝叶斯算法需要数值输入使用OrdinalEncoder进行有序编码编码映射关系textage: [(0, 30-), (1, 31-40), (2, 41-50), (3, 51)] gender: [(0, female), (1, male)] annual_income: [(0, 10-20w), (1, 21-40w), (2, 41w)] marital_status: [(0, 否), (1, 是)] is_local: [(0, 否), (1, 是)]3.3 数据集划分四、模型构建与训练4.1 高斯朴素贝叶斯模型原理朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理假设特征之间相互独立。对于连续特征高斯朴素贝叶斯假设每个类别的特征服从正态分布P(xi∣y)12πσy2exp⁡(−(xi−μy)22σy2)P(xi​∣y)2πσy2​​1​exp(−2σy2​(xi​−μy​)2​)4.2 模型训练五、模型评估与结果分析5.1 基础性能评估python# 在测试集上评估模型 test_accuracy model.score(test_x, test_y) train_accuracy model.score(train_x, train_y) print(f训练集准确率{train_accuracy:.2%}) print(f测试集准确率{test_accuracy:.2%})实际运行结果text训练集准确率62.50% 测试集准确率50.00%5.2 详细分类报告python# 生成预测结果 y_pred model.predict(test_x) # 输出分类报告 print(朴素贝叶斯分类报告) print( * 50) print(classification_report(test_y, y_pred, target_names[不购车, 购车]))分类报告结果text朴素贝叶斯分类报告 precision recall f1-score support 不购车 0.50 0.67 0.57 3 购车 0.50 0.33 0.40 3 accuracy 0.50 6 macro avg 0.50 0.50 0.49 6 weighted avg 0.50 0.50 0.49 65.3 性能指标解读准确率Accuracy50.00%模型整体预测正确的比例当前结果与随机猜测相当精确率Precision不购车类别50.00%预测为不购车的客户中实际不购车的比例购车类别50.00%预测为购车的客户中实际购车的比例召回率Recall不购车类别66.67%实际不购车的客户中被正确预测的比例购车类别33.33%实际购车的客户中被正确预测的比例5.4 性能分析模型性能不理想的主要原因数据量不足仅30条样本6条测试样本统计意义有限特征信息有限现有特征可能无法充分区分购车意向特征独立性假设现实中的特征往往存在相关性编码方式影响Ordinal编码可能引入错误的序关系六、模型应用与预测实例6.1 新客户预测python# 定义新客户特征 new_customer_features { age: 31-40, gender: female, annual_income: 21-40w, marital_status: 否, is_local: 是 } # 转换为模型输入格式 new_customer_array [[ new_customer_features[age], new_customer_features[gender], new_customer_features[annual_income], new_customer_features[marital_status], new_customer_features[is_local] ]] # 特征编码 new_customer_encoded encoder.transform(new_customer_array) # 进行预测 prediction model.predict(new_customer_encoded) print(f新客户购车意向预测结果{prediction[0]})预测结果text新客户购车意向预测结果否6.2 预测概率分析python# 获取预测概率 prediction_proba model.predict_proba(new_customer_encoded) print(预测概率详情) for i, class_name in enumerate(model.classes_): probability prediction_proba[0][i] print(f{class_name}{[不购车,购车][i]}的概率{probability:.2%})概率分布text预测概率详情 否不购车的概率84.61% 是购车的概率15.39%6.3 业务解读对于该女性客户模型预测其无购车意向的置信度较高84.61%可能原因年龄31-40岁收入中等未婚状态业务建议可提供试驾体验或针对性促销激发购车兴趣七、项目总结与改进建议7.1 项目成果总结技术流程完整性完成了数据探索、预处理、建模、评估、预测的全流程算法理解深入深入理解了朴素贝叶斯的原理、假设和局限性实践技能提升掌握了scikit-learn库的使用和模型评估方法问题分析能力学会了分析模型性能不足的原因并提出改进方案7.2 改进方案建议1. 数据层面改进python# 建议收集更多特征 suggested_features [ 现有车辆数, 家庭成员数, 通勤距离, 职业类型, 教育程度, 购车预算, 品牌偏好, 车型偏好 ]2. 特征工程优化尝试One-Hot编码替代Ordinal编码创建组合特征如年龄×收入特征选择使用卡方检验、互信息等考虑特征离散化处理3. 模型选择与优化python# 可尝试的替代模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC # 模型集成方法 from sklearn.ensemble import VotingClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier4. 评估方法改进使用K折交叉验证K5或10设置更合理的评估指标AUC-ROC, F1-score学习曲线分析判断是否需要更多数据5. 业务层面建议收集更多样本数据建议500条进行更详细的客户画像分析结合业务规则和专家经验7.3 学习心得与体会通过本项目实践我深刻认识到数据质量决定模型上限充足且高质量的数据是模型成功的基础特征工程至关重要合适的特征表示能显著提升模型性能模型选择需因地制宜没有最好的算法只有最适合的算法业务理解不可或缺机器学习项目需要技术与业务的深度融合持续迭代优化模型开发是一个不断改进的过程7.4 课程收获《大数据数据分析与应用》课程让我系统学习了大数据处理的基本概念和技术架构常用机器学习算法的原理与实现数据预处理和特征工程的方法模型评估和优化的策略实际项目的完整开发流程八、附录8.1 环境配置bash# 所需Python库 pip install pandas numpy scikit-learn jupyter matplotlib seaborn8.2 代码结构text购车意向预测项目/ ├── data/ │ └── ods_bye_car_investigation_info.csv ├── notebooks/ │ └── naive_bayes_car_prediction.ipynb ├── src/ │ ├── data_preprocessing.py │ ├── model_training.py │ └── evaluation.py └── README.md8.3 参考文献《机器学习》周志华 著《Python机器学习实战》Sebastian Raschka 著scikit-learn官方文档https://scikit-learn.org/朴素贝叶斯算法详解李航《统计学习方法》