o2o优惠券使用预测完整代码jupyter

<think>嗯，用户想要在Jupyter环境下获取O2O优惠券使用预测的完整代码。首先，我需要确定用户的需求是什么。O2O优惠券使用预测通常涉及分类问题，预测用户是否会使用优惠券。因此，可能需要使用机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林或者梯度提升树等。接下来，用户可能需要数据预处理的步骤，因为真实的数据往往包含缺失值、类别特征需要编码，时间戳需要处理成有用的特征。比如，将日期转换为星期几、月份，或者计算优惠券的领取与使用之间的时间差。然后，特征工程是关键。可能需要从用户行为、优惠券属性、商家信息等方面提取特征。例如，用户领取优惠券的次数，历史使用率，商家的平均折扣率等。此外，可能需要合并不同的数据表，比如用户信息、优惠券详情、消费记录等。 在模型选择方面，考虑到数据可能是不平衡的（使用优惠券的样本可能较少），可能需要使用过采样技术或者调整类别权重。评估指标方面，准确率可能不够，还需要考虑精确率、召回率、F1分数或者AUC-ROC曲线。 用户可能需要完整的代码，包括数据加载、探索性分析、预处理、特征工程、模型训练与评估。代码需要适用于Jupyter环境，所以需要分步骤的代码块，并附有解释，方便用户理解每一步的作用。 另外，用户可能对如何优化模型性能感兴趣，比如超参数调优、特征选择、模型集成等方法。因此，在代码中可能需要包含GridSearchCV或RandomizedSearchCV的示例，或者展示如何用XGBoost、LightGBM等高效库来提升效果。 还需要考虑数据的具体格式，用户是否有特定的数据集结构。例如，字段可能包括用户ID、优惠券ID、领取日期、使用日期、折扣率、满减条件等。可能需要假设数据集的列名，并据此编写处理代码。最后，代码的可复现性很重要。需要确保所有步骤清晰，并且使用常见的库，如pandas、numpy、scikit-learn，这样用户可以在自己的环境中顺利运行。可能还需要处理一些常见问题，比如内存不足，这时可以建议减少特征维度或使用更高效的算法。 总结来说，我需要构建一个端到端的解决方案，从数据加载到模型评估，每个步骤都有详细的代码和解释，确保用户能够在Jupyter中顺利运行并理解整个过程。</think>以下是适用于Jupyter Notebook的O2O优惠券使用预测完整代码实现，包含数据预处理、特征工程和建模全流程： ```python # 环境准备 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import classification_report import matplotlib.pyplot as plt # 数据加载 df_offline = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv') print("原始数据维度:", df_offline.shape) ``` ```python # 数据预处理 def preprocess(df): # 处理折扣率 df['discount_rate'] = df['Discount_rate'].apply( lambda x: float(x) if ':' not in str(x) else (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1]))/float(str(x).split(':')[0])) # 时间格式转换 date_cols = ['Date_received', 'Date'] for col in date_cols: df[col] = pd.to_datetime(df[col], format='%Y%m%d', errors='coerce') # 目标变量构建 df['label'] = np.where( (df['Date'] - df['Date_received']).dt.days <= 15, 1, 0) return df df_processed = preprocess(df_offline) ``` ```python # 特征工程 def feature_engineering(df): # 用户特征 user_features = df.groupby('User_id').agg({ 'label': ['mean', 'count'], 'discount_rate': 'mean' }) user_features.columns = ['user_use_rate', 'user_total_coupons', 'user_avg_discount'] # 商户特征 merchant_features = df.groupby('Merchant_id').agg({ 'label': 'mean', 'discount_rate': 'mean' }) merchant_features.columns = ['merchant_use_rate', 'merchant_avg_discount'] # 合并特征 df = df.merge(user_features, on='User_id', how='left') df = df.merge(merchant_features, on='Merchant_id', how='left') return df df_featured = feature_engineering(df_processed) ``` ```python # 数据集划分 features = ['discount_rate', 'user_use_rate', 'user_avg_discount', 'merchant_use_rate', 'merchant_avg_discount'] X = df_featured[features].fillna(0) y = df_featured['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` ```python # 模型训练 model = RandomForestClassifier( n_estimators=100, max_depth=8, class_weight='balanced', random_state=42 ) model.fit(X_train, y_train) ``` ```python # 模型评估 y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 特征重要性可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(features, model.feature_importances_) plt.title('Feature Importance') plt.show() ```