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o2o优惠券使用预测机器学习XGBdaima

时间: 2025-01-13 13:46:02 浏览: 61

### O2O优惠券使用预测的机器学习XGBoost代码示例对于O2O优惠券使用的预测，可以采用XGBoost模型来处理这个问题。下面是一个简单的Python代码示例，用于构建和训练一个基于历史数据集上的XGBoost分类器。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report # 加载数据集 data = pd.read_csv('o2o_coupon_usage.csv') # 数据预处理 features = data.drop(['used'], axis=1).values # 假设'used'列表示是否使用了优惠券 labels = data['used'].values # 划分训练集与测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(features, labels, test_size=0.2) # 初始化并配置XGBoost分类器参数 model = XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss', n_estimators=100, max_depth=7, learning_rate=0.1) # 训练模型 model.fit(train_x, train_y) # 预测 predictions = model.predict(test_x) # 输出评估指标 print(f"Accuracy: {accuracy_score(test_y, predictions)}") print(classification_report(test_y, predictions)) ``` 此段代码展示了如何加载数据、划分训练集与验证集以及创建和评价一个基本的XGBoost分类器[^1]。需要注意的是，在实际应用中可能还需要进一步的数据清洗、特征工程等工作以提高模型性能。

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