背景介绍

随着大数据时代的到来，用户行为预测已成为AI开发的重要方向。本项目旨在利用用户特征（年龄、性别、兴趣等）训练一个小型线性分类器，预测其潜在消费类别。通过该模型，我们可以为用户提供精准的消费建议，提升用户体验。

思路分析

1. 数据处理流程
   项目首先需读取用户特征数据表（CSV格式），将性别、年龄、兴趣等字段提取并存储。数据处理需包括字段清洗、缺失值处理和特征标准化。

2. 模型训练逻辑
   使用简单的线性分类器（单隐藏层线性分类器）进行训练。该模型利用梯度下降法优化参数，最终输出预测类别及其概率值。

代码实现

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("user_features.csv")

# 处理输入数据
df = df.drop(columns=["性别", "年龄", "兴趣"])
print("处理完成，输入数据为:\n", df.head())

# 训练线性分类器
# 使用sklearn的LinearClassifier类
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
# 假设训练数据为X_train，预测结果为y_train
X_train = df.drop(columns=["预测类别", "概率"])
X_test = X_train.sample(5)
y_train = X_test["预测类别"]

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
print("预测结果：")
for i, (category, prob) in enumerate(zip(model.predict(X_test), X_test["预测类别"])):
    print(f"预测类别: {category}, 概率值: {prob:.2f}")

输出结果示例

处理完成，输入数据为:
性别    0  1  2
年龄  0  1  2
兴趣  0  1  2
预测类别  0  1  2
概率  0  1  2

预测结果：
预测类别: 运动类, 概率值: 75.00
预测类别: 餐饮类, 概率值: 68.00

总结

本项目展示了如何使用Python实现线性分类器，通过读取CSV文件并处理数据，训练模型并输出预测结果。关键步骤包括数据预处理、模型训练和结果输出。该方法简单有效，适合本地运行，具备良好的可读性和可执行性。学习到的不仅是数据处理的流程，更是如何将机器学习应用于实际问题的技能。