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开篇

在上一篇《AI用在销售归因分析场景中》我们使用了一种比较简单和基础的随机森林法来预测我们的销售归因中关于活动对于不同年龄段对某品牌电解水1-5月份销售业绩的影响因素。我们在上一篇中说到过，由于要分析的参数比较简单，我们可以使用随机森林，但是随机森林对于数据的解释性不好，而且数据特征不显著，虽然它的计算速度很快，但是当面对更复杂的问题时一般我们会使用带有自学习模式的“梯度提升”来做建模和预测。今天我们就用一个实际生产复杂例子带大家以“喂饭”级教程教授梯度提升模型的使用。

一个实际零售业务场景-早餐预订的取消率特别高

这是一个真实生产案例，某一个连锁超市的O2O里发现1月~5月的业绩里，订单取消率特别高，我们拉了数据看了一下，从Excel手工看订单取消原因就能发觉，早餐在7：40~8：00档被“取消订单”占比特别高。

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