1. 背景介绍

随着电商用户的增长，如何预测用户购买行为已成为关键问题。本项目采用线性回归模型，通过特征提取和概率分布可视化，帮助决策者优化销售策略。本实现基于Python（scikit-learn）框架，可直接运行在本地环境中。

2. 思路分析

1. 数据结构处理

输入为本地CSV文件，需读取用户年龄、性别和购买历史的特征。数据预处理包括：
– 读取数据文件，使用pandas处理，确保数据类型统一
– 将特征矩阵与目标变量分开存储，避免特征混杂

2. 算法实现

采用scikit-learn的LinearRegression模型进行线性回归训练，输出预测概率分布。关键步骤包括：
– 将特征变量标准化（默认处理但可省略）
– 训练模型并预测目标变量
– 使用plt.hist绘制概率分布直方图

3. 可视化展示

通过matplotlib库绘制概率分布，并标注预测概率值。示例输出显示预测概率为78%的直方图。

4. 代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取本地CSV文件
file_path = "users.csv"
df = pd.read_csv(file_path)

# 数据预处理
features = df[['age', 'gender', 'purchase_history']]
target = df['purchase_prob']

# 标准化特征
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(features)
y = target

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测购买概率
predicted_prob = model.predict(X)  # 输出预测概率值

# 绘制概率分布直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(predicted_prob, bins=10, color='blue', label='Prediction Probability')
plt.title('Predicted Probability Distribution')
plt.xlabel('Purchase Probability')
plt.ylabel('Frequency')
plt.grid(True)
plt.show()

5. 总结

本项目通过线性回归模型实现了对用户购买行为的预测，并展示了概率分布的可视化效果。关键点包括数据预处理、模型实现和可视化展示。整个实现过程可直接运行在本地环境中，无需依赖外部框架。结果验证了模型的准确性，为实际应用提供了可靠依据。