基于CatBoost集成算法的用户购买预测研究

来源 :现代计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qutong19921107

【摘要】

：

应用机器学习算法解决实际问题,是一种科学并且高效的方法.基于用户在电商平台的历史行为数据,对原始数据进行探索性分析,建立用户和商品之间的联系,在不同的时间窗口下生成

【作者】

：

盛钟松

【机构】

：

四川大学计算机学院,成都 610065

【出处】

：

现代计算机

【发表日期】

：

2021年9期

【关键词】

：

机器学习 CatBoost 购买预测

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应用机器学习算法解决实际问题,是一种科学并且高效的方法.基于用户在电商平台的历史行为数据,对原始数据进行探索性分析,建立用户和商品之间的联系,在不同的时间窗口下生成用户-商品交互特征,采用CatBoost集成模型对训练样本进行训练,实现用户未来对商品的购买预测任务.实验表明CatBoost模型的F1评分要高于其他分类模型,证明CatBoost模型的有效性.

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