Construction et optimisation d'un modèle de prédiction du comportement d'achat des utilisateurs basé sur Django Prophet

Construction et réglage d'un modèle de prédiction du comportement d'achat des utilisateurs basé sur Django Prophet

Introduction :

Avec le développement rapide du commerce électronique, comprendre le comportement d'achat des utilisateurs est devenu la clé pour que les entreprises augmentent leurs revenus de vente. Prédire avec précision le comportement d'achat des utilisateurs peut aider les entreprises à optimiser leurs stratégies marketing et à améliorer les taux de fidélisation et de conversion des utilisateurs. Cet article expliquera comment créer et régler un modèle de prédiction du comportement d'achat des utilisateurs basé sur Django Prophet, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Préparation de l'environnement
   Tout d'abord, vous devez installer les bibliothèques Django et Prophet. Il peut être installé à l'aide de la commande suivante :

pip install Django
pip install fbprophet

2. Préparation des données
   Avant de créer un modèle prédictif, vous devez préparer les données pour entraîner le modèle. En règle générale, une table de base de données contenant les informations suivantes est requise :

• ID utilisateur : un identifiant unique qui identifie chaque utilisateur.
• Heure d'achat : la date et l'heure auxquelles l'utilisateur a acheté l'article.
• Montant de l'achat : Le montant de chaque achat effectué par l'utilisateur.

Vous pouvez utiliser la fonction ORM de Django pour créer une table de base de données et importer les données correspondantes dans la table.

3. Construction de modèle
   Le processus de construction d'un modèle prédictif à l'aide de la bibliothèque Django Prophet est le suivant :

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

Dans le code ci-dessus, nous récupérons d'abord les données d'achat de l'utilisateur à partir de la base de données et les stockons dans une liste. Ensuite, nous créons une instance du modèle Prophet et entraînons le modèle à l'aide de la méthode fit. Enfin, renvoyez l’instance de modèle entraînée. 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

Évaluation et réglage du modèle

Après avoir construit le modèle, nous devons l'évaluer et l'ajuster. Voici un exemple de code pour le processus d'évaluation et de réglage du modèle basé sur Django Prophet :

rrreee

Dans le code ci-dessus, nous récupérons d'abord les données d'achat de l'utilisateur à partir de la base de données et les stockons dans une liste. Nous utilisons ensuite la méthode make_future_dataframe du modèle pour générer des dates dans un an, et la méthode predict pour faire des prédictions sur le comportement d'achat futur. Nous évaluons également l'erreur du modèle en calculant la différence entre les valeurs prédites et réelles. 🎜🎜Dans le processus de réglage du modèle, nous pouvons essayer différents paramètres saisonniers pour améliorer la précision du modèle. Dans le code ci-dessus, nous avons ajouté une période mensuelle et une période hebdomadaire en appelant la méthode add_seasonality pour mieux capturer la saisonnalité du comportement d'achat. 🎜🎜Conclusion : 🎜🎜Cet article explique comment créer et régler un modèle de prédiction du comportement d'achat des utilisateurs basé sur Django Prophet. En utilisant la fonction ORM de Django pour obtenir des données d'achat des utilisateurs et en utilisant la bibliothèque Prophet pour former et évaluer des modèles, il peut aider les entreprises à prédire plus précisément le comportement d'achat des utilisateurs et à optimiser les stratégies marketing. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!