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個人 O2O 優(yōu)惠券預測分析
摘 要 ：為了建立更加完善的特征體系和優(yōu)化預測模型，提出優(yōu)化特征工程體系，增加特征值數(shù)量，并改進傳統(tǒng)邏輯回歸預測模型，使用 GBDT+ 邏輯回歸的組合模型及 XGBoost+ 邏輯回歸的組合模型達到提高預測精度、提升模型預測能力的目的。實驗結果證明，通過優(yōu)化特征工程體系和改進預測模型解決 O2O 優(yōu)惠券發(fā)放這種預測方式可以更準確地預測消費者的消費行為，為優(yōu)惠券的個性化投放提供可靠的決策支持。
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GBDT 回歸的原理和Python 實現(xiàn)
GBDT 回歸的原理和Python 實現(xiàn)
