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文章目录
- 实战案例：电商用户分群与价值预测
- 核心工具与库总结
- 一、常见数据挖掘模型原理及应用
- （一）决策树模型
- （二）随机森林模型
- （三）支持向量机（SVM）模型
- （四）K - Means聚类模型
- （五）K - Nearest Neighbors（KNN）模型
- 二、运用Python机器学习知识实现数据建模与评估
- （一）数据准备
- （二）模型选择与训练
- （三）模型评估
- （四）模型优化
- （五）模型持久化
实战案例：电商用户分群与价值预测
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数据预处理：清洗用户行为数据，标准化消费金额与频次；
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聚类建模：使用K-Means将用户分为高/中/低价值群体；
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分类建模：基于用户分群结果，训练随机森林预测新用户价值等级；
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评估优化：通过AUC值评估分类性能，调整超参数提升模型泛化能力。
核心工具与库总结
| 功能 | 推荐工具库 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 数据处理 | Pandas, NumPy | 缺失值填充、特征编码 |
| 建模与调优 | Scikit-learn, XGBoost | 分类、回归、聚类 |
| 可视化 | Matplotlib, Seaborn | 数据分布、模型性能展示 |
| 深度学习 | TensorFlow, PyTorch | 图像识别、自然语言处理 |
一、常见数据挖掘模型原理及应用
- 分类模型
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原理：基于标签数据学习输入特征与类别标签之间的映射关系，预测离散类别。
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常用算法：
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决策树： 通过信息增益（ID3）或基尼系数（CART）递归划分特征空间。
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随机森林： 集成多棵决策树，通过投票降低过拟合风险。
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支持向量机（SVM）： 寻找最大化分类间隔的超平面，适用于高维数据。
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应用场景：
- 金融风控（预测用户违约风险）；医疗诊断（判断疾病类型）；垃圾邮件识别（二分类问题）。
- 回归模型
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原理： 预测连续型数值，建立特征与目标变量之间的函数关系。
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常用算法：
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线性回归： 最小化预测值与真实值的均方误差（MSE）；
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岭回归（Ridge）： 引入L2正则化防止过拟合；
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梯度提升回归树（GBRT）： 通过迭代残差拟合提升预测精度。
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应用场景：
- 房价预测；销量趋势分析；股票价格波动预测。
- 聚类模型
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**原理：**将无标签数据按相似性划分为不同簇。
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常用算法：
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**K-Means：**迭代优化簇中心，最小化样本与中心的距离；
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**DBSCAN：**基于密度划分簇，可识别噪声点；
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**层次聚类：**生成树状聚类结构，支持多粒度分析。
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应用场景：
- 用户分群（电商客户细分）；图像分割（相似像素聚类）；社交网络社区发现。
- 关联规则
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原理： 挖掘数据集中频繁出现的项集及其关联性。
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常用算法：
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Apriori： 通过先验性质剪枝候选集，降低计算复杂度；
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FP-Growth： 基于频繁模式树（FP-Tree）高效挖掘频繁项集。
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应用场景：
- 购物篮分析（啤酒与尿布关联）；推荐系统（用户行为模式挖掘）。
- 降维模型
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原理： 减少特征维度，保留关键信息。
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常用算法：
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主成分分析（PCA）： 通过正交变换提取最大方差方向的主成分；
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t-SNE： 保持高维数据局部相似性的非线性降维。
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应用场景：
- 数据可视化（高维数据投影到2D/3D）；特征压缩（减少模型训练时间）。
（一）决策树模型
- 原理：
- 决策树是一种树形结构的