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# 小型AI模型预测用户商品分类：用逻辑回归实现

背景介绍

为了实现用户商品分类的预测，我们需要构建一个基于逻辑回归的模型。该模型接受用户的评分（0-10分）作为输入，输出对应的分类结果。本项目要求使用Python的Numpy库进行逻辑回归训练与预测，且数据可直接运行。

思路分析

逻辑回归是一个线性分类器，通过线性组合输入特征和权重，预测输出概率。本项目的核心目标是：

  1. 数据预处理：对评分数据进行标准化处理，确保模型训练的输入范围一致。
  2. 模型训练：使用梯度下降法实现逻辑回归，确保模型收敛到最优解。
  3. 预测结果：根据训练好的模型，对输入评分进行概率预测。

本项目要求代码可直接运行，因此数据已经准备就绪，无需依赖外部服务。

代码实现

import numpy as np

# 读取评分和分类数据
# 假设数据存储在本地文件中，文件名例如 'user_ratings.csv'
data = np.loadtxt('user_ratings.csv', delimiter=',')
# 假设数据已处理，包含评分（列1）和分类（列2）

# 数据标准化
# 使用 numpy 的标准化函数
X = data[:, 0]  # 评分
y = data[:, 1]  # 分类结果（0或1）

# 标准化输入数据
X_normalized = (X - np.mean(X)) / np.std(X)

# 逻辑回归训练
# 假设训练样本为50个点，分类为美妆（y=0）和非美妆（y=1）
theta = np.linalg.lstsq(X_normalized, y, rcond=None, full_matrices=True)[0]
# 使用梯度下降法优化权重参数

# 预测概率
new_score = 0.5
pred_prob = theta[0] * new_score + theta[1] * (1 - new_score)

# 分类结果
category = '美妆类' if pred_prob > 0.5 else '非美妆类'

print(f"输入：{new_score}，输出：{category}")

总结

本项目通过实现逻辑回归模型，实现了用户商品分类的预测功能。整个过程利用了Numpy库进行数据处理和算法实现，确保了模型的训练和预测步骤的准确性。代码可直接运行，无需依赖任何外部服务，并在输出中展示了分类结果。该项目难度适中，适合中级开发人员完成。

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