电商母婴人群预测：Spark+GBDT+LR实例指南

见解分享

2024-02-16 18:19:13

引言

电商行业竞争激烈，精准识别潜在用户对于企业至关重要。本文将介绍基于Spark、GBDT和LR的电商母婴人群预测实例，帮助企业洞察目标用户，优化营销策略。

算法概述

GBDT (梯度提升决策树) 是一种集成学习算法，通过组合多个决策树提升预测精度。

LR (逻辑回归) 是一种分类算法，用于根据一组特征预测某个事件发生的概率。

数据准备

预测模型基于以下特征：

连续型特征：注册天数、浏览母婴商品时长等
离散特征：近1天是否加购、年龄分段、是否母婴会员等

数据被分为训练集和测试集。

模型训练

使用Spark MLlib库训练GBDT+LR模型：

import org.apache.spark.ml.classification.GBTClassifier
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.{VectorAssembler, StringIndexer}
import org.apache.spark.ml.Pipeline

val gbt = new GBTClassifier()
val lr = new LogisticRegression()

val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(features).setOutputCol("features")
val stringIndexer = new StringIndexer().setInputCol("label").setOutputCol("indexedLabel")

val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(assembler, stringIndexer, gbt, lr))

val model = pipeline.fit(trainingData)

模型评估

在测试集上评估模型的准确率和F1分数：

val predictions = model.transform(testData)
val evaluator = new BinaryClassificationEvaluator()
val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
val f1 = evaluator.f1(predictions)