Konstruktion und Optimierung eines Modells zur Vorhersage des Kaufverhaltens von Benutzern basierend auf Django Prophet

Konstruktion und Optimierung eines Modells zur Vorhersage des Benutzerkaufverhaltens basierend auf Django Prophet

Einführung:

Mit der rasanten Entwicklung des E-Commerce ist das Verständnis des Benutzerkaufverhaltens für Unternehmen zum Schlüssel zur Steigerung des Umsatzes geworden. Die genaue Vorhersage des Kaufverhaltens der Benutzer kann Unternehmen dabei helfen, Marketingstrategien zu optimieren und die Benutzerbindung und Konversionsraten zu verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie ein auf Django Prophet basierendes Modell zur Vorhersage des Kaufverhaltens von Benutzern erstellt und optimiert wird, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Umgebungsvorbereitung
   Zuerst müssen Sie die Django- und Prophet-Bibliotheken installieren. Es kann mit dem folgenden Befehl installiert werden:

pip install Django
pip install fbprophet

2. Datenvorbereitung
   Bevor Sie ein Vorhersagemodell erstellen, müssen Sie die Daten für das Training des Modells vorbereiten. Normalerweise ist eine Datenbanktabelle mit den folgenden Informationen erforderlich:

• Benutzer-ID: Eine eindeutige ID, die jeden Benutzer identifiziert.
• Kaufzeit: Das Datum und die Uhrzeit, zu der der Benutzer den Artikel gekauft hat.
• Kaufbetrag: Der Betrag jedes vom Benutzer getätigten Kaufs.

Mit der ORM-Funktion von Django können Sie eine Datenbanktabelle erstellen und die entsprechenden Daten in die Tabelle importieren.

3. Modellerstellung
   Der Prozess zum Erstellen eines Vorhersagemodells mithilfe der Django Prophet-Bibliothek ist wie folgt:

from fbprophet import Prophet

def build_model():
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 创建Prophet模型实例
    model = Prophet()

    # 训练模型
    model.fit(data)

    return model

Im obigen Code rufen wir zunächst die Kaufdaten des Benutzers aus der Datenbank ab und speichern sie in einer Liste. Anschließend erstellen wir eine Instanz des Prophet-Modells und trainieren das Modell mit der Methode fit. Geben Sie abschließend die trainierte Modellinstanz zurück. fit方法对模型进行训练。最后，返回训练好的模型实例。

4. 模型评估和调优
   在构建模型之后，我们需要对模型进行评估和调优。以下是基于Django Prophet的模型评估和调优过程的示例代码：

def evaluate_model(model):
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 模型评估
    future = model.make_future_dataframe(periods=365)  # 预测未来一年的数据
    forecast = model.predict(future)

    # 计算误差
    forecast = forecast[['ds', 'yhat']]
    forecast.columns = ['ds', 'y']
    errors = forecast.set_index('ds').subtract(data.set_index('ds'))

    return errors

def tune_model(model):
    # 对模型进行调优
    model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)  # 添加月度周期
    model.add_seasonality(name='weekly', period=7, fourier_order=3)  # 添加周度周期
    model.fit(data)

    return model

在上述代码中，我们首先从数据库中获取用户的购买数据，并将其存储在一个列表中。然后，我们使用模型的make_future_dataframe方法生成未来一年的日期，并使用predict方法对未来的购买行为进行预测。我们还通过计算预测值与实际值之间的差异来评估模型的误差。

在模型调优的过程中，我们可以尝试不同的季节性参数来提高模型的精度。在上述代码中，我们通过调用add_seasonality

Modellbewertung und -optimierung

Nachdem wir das Modell erstellt haben, müssen wir das Modell bewerten und optimieren. Das Folgende ist ein Beispielcode für den Modellbewertungs- und Optimierungsprozess basierend auf Django Prophet:

rrreee

Im obigen Code rufen wir zunächst die Kaufdaten des Benutzers aus der Datenbank ab und speichern sie in einer Liste. Anschließend verwenden wir die Methode make_future_dataframe des Modells, um Daten ein Jahr in der Zukunft zu generieren, und die Methode predict, um Vorhersagen über das zukünftige Kaufverhalten zu treffen. Wir bewerten auch den Fehler des Modells, indem wir die Differenz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten berechnen. 🎜🎜Beim Modelltuning können wir verschiedene saisonale Parameter ausprobieren, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern. Im obigen Code haben wir einen monatlichen Zeitraum und einen wöchentlichen Zeitraum hinzugefügt, indem wir die Methode add_seasonality aufgerufen haben, um die Saisonalität des Kaufverhaltens besser zu erfassen. 🎜🎜Fazit: 🎜🎜Dieser Artikel stellt vor, wie man ein Modell zur Vorhersage des Kaufverhaltens eines Benutzers basierend auf Django Prophet erstellt und optimiert. Durch die Verwendung der ORM-Funktion von Django zum Abrufen von Benutzerkaufdaten und die Verwendung der Prophet-Bibliothek zum Trainieren und Bewerten von Modellen können Unternehmen dabei helfen, das Kaufverhalten von Benutzern genauer vorherzusagen und Marketingstrategien zu optimieren. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKonstruktion und Optimierung eines Modells zur Vorhersage des Kaufverhaltens von Benutzern basierend auf Django Prophet. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!