Python与R语言用XGBOOST、NLTK、LASSO、决策树、聚类分析电商平台评论文本信息数据集

自适应网页宽度的 Bilibili 视频

视频

Python企业年报文本分析情感挖掘语调分析：以上市银行为例

视频

R语言机器学习高维数据应用：Lasso回归和交叉验证预测房屋市场租金价格

视频

决策树模型原理和R语言预测心脏病实例

3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

AI提示词：请提供一个Python脚本，将电商数据按照时间序列组织，构造周、月、季度和年交易数据，并绘制时间序列图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设数据已经读取为data
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)
# 构造周、月、季度和年交易数据
weekly_data = data.resample('W').sum()
monthly_data = data.resample('M').sum()
quarterly_data = data.resample('Q').sum()
yearly_data = data.resample('Y').sum()
# 绘制时间序列图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(weekly_data)
plt.tight_layout()
plt.show()

构造

在抽取相关特征后，我们得到了一些训练样本。这些样本就像是拼图中的关键部分，包含了我们需要的重要信息。

我们还绘制了直方图来观察各因子的分布状态，这有助于我们了解数据的特征，就像更仔细地观察拼图的每一块。

AI提示词：请提供一个Python脚本，绘制电商数据各因子的直方图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设数据已经读取为data
data.hist(figsize=(12, 8))
plt.show()

划分训练集和测试集

对数据按照月份统计销售额，我们共有33个月的销售额数据。我们以小于33周的数据集作为训练数据，第33周数据作为验证数据，第34周数据作为预测数据，也就是测试集，并提取对应特征。这就像是把拼图分成了不同的部分，一部分用来学习如何拼，一部分用来检查拼得对不对，还有一部分用来预测未来的拼图样子。
AI提示词：请提供一个Python脚本，将电商销售额数据按照月份统计，划分训练集、验证集和测试集，并提取对应特征。


import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设数据已经读取为data
data['month'] = data['date'].dt.to_period('M')
monthly_sales = data.groupby('month')['sales'].sum()
# 划分训练集、验证集和测试集
train_data = monthly_sales[:-2]
val_data = monthly_sales[-2:-1]
test_data = monthly_sales[-1:]
# 提取特征
train_features = train_data.index.astype(str).tolist()
train_labels = train_data.values.tolist()
val_features = val_data.index.astype(str).tolist()
val_labels = val_data.values.tolist()
test_features = test_data.index.astype(str).tolist()

建模：使用XGBOOST进行销售预测

我们使用XGBOOST算法进行销售预测。XGBOOST就像是一个聪明的助手，能够帮助我们根据历史数据预测未来的销售额。
AI提示词：请提供一个Python脚本，使用XGBOOST算法进行电商销售预测，设置模型参数并进行训练。

最受欢迎的见解

1.R语言多元Logistic逻辑回归应用案例

2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现

4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例

5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验

6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

7.在R语言中实现Logistic逻辑回归

8.python用线性回归预测股票价格

9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

from xgboost import XGBRegressor
# 设定模型参数
model = XGBRegressor(
 n_estimators=3000,
 max_depth=10,
 colsample_bytree=0.5,
 subsample=0.5,
 learning_rate=0.01
)
# 进行模型训练，并设置早停函数
model.fit(train_features, train_labels,
 eval_metric="rmse",
 eval_set=[(train_features, train_labels), (val_features, val_labels)],
 verbose=True,
 early_stopping_rounds=50)

最后，我们导出了预测结果。

R语言泊松Poisson回归模型分析案例

阅读文章 ➜

模型二、评论数据的主题分类

在电商平台上，用户的评论就像是一面镜子，反映了产品的优缺点和用户的喜好。我们考虑了电商产品评论语料库中的6000个文本文档，其中75%（4500）的文档用于培训目的，其余的25%（1500）个数据用于测试系统的性能。每一篇评论都被注释为六个主题类型类别（书籍、相机、DVD、健康状况、音乐、软件）中的一个。

评论数据处理

首先，我们使用NLTK词干提取器接口提取评论文本词干，这就像是把评论中的单词还原到最基本的形式。然后，使用NLTK词形还原器进行正则化处理，删除终止词、停用词等，让评论更加简洁明了。最后，使用sklearn中的CountVectorizer和TfidfVectorizer类提取评论文本特征（矢量化），把文本数据转化为可以被机器学习算法处理的形式。

随时关注您喜欢的主题

AI提示词：请提供一个Python脚本，使用NLTK词干提取器和词形还原器处理电商评论文本，并使用sklearn提取文本特征。

import nltk
from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
# 词干提取
stemmer = PorterStemmer()
roots = [stemmer.stem(plural) for plural in doc]

# 词形还原
wnl = WordNetLemmatizer()
lemmatized_text = [wnl.lemmatize(t) for t in word_tokenize(doc)]
# 提取文本特征
count_vectorizer = CountVectorizer()
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
count_features = count_vectorizer.fit_transform(lemmatized_text)
tfidf_features = tfidf_vectorizer.fit_transform(lemmatized_text)

不同算法的应用

我们使用了决策树、KNN算法和多项式朴素贝叶斯等不同的算法对评论数据进行分类。

AI提示词：请提供一个Python脚本，使用决策树、KNN算法和多项式朴素贝叶斯对电商评论数据进行分类。


from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 决策树
classifier_dt = Pipeline([('vec', count_vectorizer), ('cls', DecisionTreeClassifier())])
classifier_dt.fit(train_features, train_labels)
# 单值的KNN分类
classifier_knn_single = Pipeline([('vec', count_vectorizer), ('cls', KNeighborsClassifier(n_neighbors=15))])
classifier_knn_single.fit(train_features, train_labels)
# 不同k值的KNN分类
for k in range(1, 20):
 classifier_knn = Pipeline([('vec', count_vectorizer), ('cls', KNeighborsClassifier(n_neighbors=k))])
 classifier_knn.fit(train_features, train_labels)
# 多项式朴素贝叶斯
classifier_nb = Pipeline([('vec', count_vectorizer), ('cls', MultinomialNB())])
classifier_nb.fit(train_features, train_labels)

不同K值下准确率和召回率的曲线可以帮助我们选择最合适的K值。

算法比较

我们对这三种算法的耗时和分类结果进行了比较。

	NB	DT	KNN
TRAINING(S)	0.906	3.914	0.789
TESTING(S)	0.215	0.208	1.015
Model	Accuracy	Precision	Recall
—	—	—	—
DT	0.788	0.794	0.788
NB	0.918	0.920	0.918

从这些结果中我们可以看出，不同算法在不同方面有不同的表现。多项式朴素贝叶斯在准确率和召回率方面表现较好，而KNN算法在训练速度方面相对较快。

模型三：时间感知注意力网络模型

现有的推荐模型一般使用贝叶斯、协同过滤、深度神经网络等算法。这些算法虽然可以进行用户类别划分，但用户类别往往随着时间动态变化。长期的时间类别可以表征用户的性格、习惯、消费水平等特质，短期的时间类别则可以表征用户的短期喜好和效用，而且短期特征对预测下期结果可能比潜在的长期特征更有时效性。因此，我们构造了具有时间感知注意力的网络模型。

模型假设

不同时间位置的行为记录对预测/推荐任务有不同的贡献。这就像是在不同的时间点，用户的行为对我们了解他们的喜好有着不同的重要性。

模型核心

特征注意层使用长期层来捕捉用户的长期偏好，采用短期层来强调用户的短期兴趣。就像我们既要了解用户的长期喜好，也要关注他们当前的兴趣。

算法步骤

针对同一用户id，按照时间序列处理用户的交易数据。
根据时间长短，将时间序列划分为长期和短期行为记录。
长期和短期特征注意层：构建长期特征注意层来捕获用户的长期偏好，构建短期特征注意层，结合长期偏好和短期利益获得当前的偏好。

网络训练

用训练集中所有用户的行为记录来训练模型，然后预测测试集中的标签。我们选用交叉熵损失函数进行优化。
损失函数：−∑_u,j（(log(σ(f(u,s)))+(1−y)log(1−σ(f(u,s)))+λ||θ||^2
输入：L：长期行为参数，S：短期行为参数，α：学习率，df：特征数，λ：L2正则化参数
输出：最优模型参数
控制台返回结果图示如下：

代码实践

构造网络参数
训练模型参数
运行模型

算法比较

我们对该模型的召回率、正确率和训练速度进行了比较。

通过这些比较，我们可以评估该模型在不同方面的性能，为电商平台的推荐系统提供更好的支持。
综上所述，通过对电商市场数据的分析和预测，以及对评论数据的主题分类和时间感知注意力网络模型的应用，我们可以更好地了解电商市场的规律，预测销售情况，对用户进行分类，实现更精准的个性推荐，为电商商家的决策提供有力的支持。在这个电商的海洋中，我们就像拥有了一张精准的地图，能够更准确地驶向成功的彼岸。

R语言LASSO特征选择、决策树CART和CHAID算法电商网站购物行为预测分析|附数据代码

由Kaizong Ye，Colin Ge撰写

本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标，为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。

数据来源和处理

本研究所使用的数据来自某电子商务平台的用户购物历史记录。

可下载资源

完整程序、数据和文档（word）

× CART分类树的字段选择方法、CART分类树的剪枝作法。 CART（classification and Regression Tree）是一种建构二元分类回归树的算法二元代表：分支固定，只能是2。能做分类树也能做回归树。 1984年Breiman，Friedman，Olsshen，stone所提出的分类树方法它的基本逻辑和ID3和C4.5是相同的主要是字段选择依据和剪枝方法与它们不同，它既不是用information gain 也不是用gain ritio 而是使用Gini index来作为字段选择依据（指标）剪枝方法上，Bottom-up从上往下进行处理。但是它是配合验证数据集（validation data）用一个非常复杂的公式，来验证训练数据的错误率。而不是使用训练数据观察到的数据集来当错误率。 CART要将训练数据的一部分，拿出来但验证数据集。用验证数据集的真正错误率来评估。

读取数据

head(data)

视频

Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例

视频

从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例

1.PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和KMEANS聚类用户画像

模型构建

在本文中，我们选择了决策树和LASSO模型作为分析工具。决策树是一种常见的机器学习算法，它能够根据数据的特征变量将数据分成不同的类别，并找到最佳的划分方式。LASSO模型通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

决策树

df2$Is_Buy_30

变量类型设置

df2$Is_Buy_30 =as.factor(df2$Is_Buy_30 )  
df2$T_weekday =as.factor(df2$T_weekday)  
df2$T_hour=as.numeric(df2$T_hour)  
df2$city_tier=as.numeric(df2$city_tier)

设置权重

df2$weight[df2$Is_Buy_30==1]=7
df2$weight[df2$Is_Buy_30==0]=4

建立决策树：是否购买

result=list(0)  
CARTmodelfunc=function(model){  
  CARTmodel = rpart(model, data=df2 , method="class",weights = df2$weig



## 绘制决策树  
## 输出决策树cp值
  
  
  prune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"])  #剪枝  
   
  CARTmodel2 <- prune(CARTmodel, cp=cp); #对树进行剪枝
  
  #对数据进行预测  
   
   
  set.seed(1)  
  #获得训练集  
  df2.train <- df2[train, ]  
  #测试集  
  df2.test <- df2[-train, ]  
  #预测数据  
  tree.pred= (predict(CARTmodel2,df2.test ,type = "class"))
  
  
  confusionmatrix=table(tree.pred,df2.test$Is_Buy_30),#得到训练集混淆矩阵
  
  
  MSE=mean((as.numeric(tree.pred) - as.numeric(df2.test$Is_Buy_30))^

最受欢迎的见解

2.R语言基于树的方法：决策树，随机森林

3.python中使用scikit-learn和pandas决策树

4.机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告

5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度

6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列

7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用

8.python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

9.python中用pytorch机器学习分类预测银行客户流失

使用lasso算法进行筛选变量

#获得训练集

train <- sample(1:nrow(df2), nrow(df2)*0.8)

t)]), alpha = 1)  
plot(cv.lasso)

R语言气象模型集成预报技术：神经网络、回归、SVM、决策树用环流因子预测降雨水数据

阅读文章 ➜

随时关注您喜欢的主题

coef(cv.lasso,s="lambda.1se")

根据lasso筛选出最优的变量

chaid 树

ctreemodelfucntion=function(modelformula){  
  index=sample(1:nrow(df2),nrow(df2)*0.6)  
  df2.train=df2[index,]  
  df2.test=df2[index,]
  
  
  confusionmatrix=table(tree.pred2,df2.test$Is_Buy_30)#得到训练集混淆矩阵
  
  
  #预测为1类的正确率  
    presicion=tab[2,2]/sum(tab[,2]),  
    # [1] 0.3993589  
    #预测为1类的召回率  
    recall=tab[2,2]/sum(tab[2,]),  
    # [1] 0.6826484  
     
    #mse  
    MSE=mean((as.numeric(tree.pred2) - as.numeric(df2.test$Is_Buy_30))^2),

chaid tree LASSO 算法

可视化树状图：

模型结果：

将x表写进数据库里

sqlSave(channel,result2_loss22,rownames = "result2_loss22",addPK = TRUE)

CART tree LASSO 算法

resultlasso2=CARTmodelfunc(modelformulalasso)

resultlasso2

# 将x表写进数据库里  
sqlSave(channel,result_rfm,rownames = "result_rfm",addPK = TRUE)

R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化|附数据代码

由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写

本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据。

聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。

可下载资源

完整程序、数据和文档（28页-word）

本文主要帮助客户研究聚类分析在虚假电商评论中的应用，因此需要从目的出发，搜集相应的以电商为交易途径的评论信息。

× 买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。有时我们选购商品，经常会发现许多条看起来十分夸张的评论，如某女鞋的商品评论： “超级好看的鞋，随便搭配衣服就觉得自己像女神，又不磨脚，站一天都不会累。下次还来买，赶快上新款哦！” “有史以来最满意的鞋，妈妈看了说是真皮的，卖家态度又很好，发货超快，诚信卖家，特别满意的一次购物！”

对调查或搜集得到的信息进行量化录入处理，以及对缺失值过多的分析对象进行删除。

之后进行多维度的数据描述。由于地图最多只能显示三维空间，而顾客指标属性很可能不止三个，因此在数据描述中可以进行单一指标与某个确定指标的二维展示，这样大致先了解客户分布。

视频

KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例

自适应网页宽度的 Bilibili 视频

视频

文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据