在一个明媚的早晨,阳光洒在你刚刚开张的超市上,货架上整齐地摆放着各式各样的商品,等待着顾客的光临。

# 导入必要的库,就如同你从超市的货架上挑选合适的商品和工具一样
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

【机器学习故事】“超市货架上的智慧:如何通过机器学习优化商品布局,引爆销售热潮“-LMLPHP

你站在超市的入口,满怀期待地想象着顾客们满载而归的场景。然而,生意并没有你想象的那么好。你发现有些商品似乎总是卖不出去,而有些商品则经常缺货。你开始思考,是不是可以通过某种方式优化商品的摆放位置,从而提升销售额呢?
【机器学习故事】“超市货架上的智慧:如何通过机器学习优化商品布局,引爆销售热潮“-LMLPHP

你决定利用机器学习技术来分析顾客的购物习惯。你收集了一段时间内的销售数据,并注意到一个有趣的现象:买烧烤酱和薯片的人往往也会购买牛排。这是一个非常有价值的关联规则!你意识到,如果将这几样商品摆放得更近一些,或许能激发顾客的购买欲望,提高销售额。

# 创建一个逻辑回归分类器,这里它代表着一种预测顾客是否会购买牛排的策略模型
logistic_regression = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

为了验证这个想法,你决定进行一项实验。你重新安排了货架,将烧烤酱、薯片和牛排放在相邻的位置,并记录下接下来的销售数据。

param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10]}  # 这里的'C'参数就像是货架距离的调整范围,我们要找出最能刺激顾客购买欲望的距离(参数值)

几天过去了,你惊喜地发现,这几样商品的销售量明显增加了!顾客们在选购烧烤酱和薯片时,很容易注意到旁边的牛排,从而产生了购买的冲动。


# 使用GridSearchCV进行网格搜索,就像是你在超市中逐步调整商品摆放位置并观察效果的过程
grid_search = GridSearchCV(logistic_regression, param_grid, cv=5)  # 设置交叉验证为5折,如同对不同的布局方案进行多次试验

这个成功的实验让你对机器学习充满了信心。你开始探索更多的优化方法,比如根据销售数据调整商品的定价策略、推出吸引顾客的促销活动等等。你的超市逐渐在周边地区建立起了良好的口碑,顾客们络绎不绝,生意越来越兴隆。

# 现在开始训练模型,寻找最佳的参数组合,这就好比你在一段时间内持续调整商品位置并收集销售数据
grid_search.fit(X_train, y_train)

在这个过程中,你深刻体会到了机器学习在商业领域的应用价值。通过分析和挖掘数据中的关联规则,你可以更加精准地了解顾客的需求和行为习惯,从而制定出更加有效的销售策略。你的超市不仅获得了更高的收益,还为顾客提供了更加便捷和个性化的购物体验。

# 找到了最佳的商品摆放策略(最优参数)
best_clf = grid_search.best_estimator_
print("最佳摆放策略(最佳参数):", grid_search.best_params_)

当然,机器学习的应用远不止于此。你还可以利用它来预测未来的销售趋势、评估新产品的市场潜力、优化库存管理等等。在这个数字化时代,掌握机器学习技术将为你打开一扇通往商业成功的大门。

# 导入必要的库,就如同你从超市的货架上挑选合适的商品和工具一样
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设你的销售数据已经经过预处理并划分为特征X_train和目标变量y_train
# 这些数据就像是顾客在超市中的购买记录,每一条记录代表一次购物行为,特征是商品信息,目标变量是是否购买了牛排

# 在这个机器学习的世界里,我们尝试寻找最佳的参数来优化逻辑回归模型,就像你在超市中调整商品摆放位置以找到最佳布局一样
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10]}  # 这里的'C'参数就像是货架距离的调整范围,我们要找出最能刺激顾客购买欲望的距离(参数值)

# 创建一个逻辑回归分类器,这里它代表着一种预测顾客是否会购买牛排的策略模型
logistic_regression = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 使用GridSearchCV进行网格搜索,就像是你在超市中逐步调整商品摆放位置并观察效果的过程
grid_search = GridSearchCV(logistic_regression, param_grid, cv=5)  # 设置交叉验证为5折,如同对不同的布局方案进行多次试验

# 现在开始训练模型,寻找最佳的参数组合,这就好比你在一段时间内持续调整商品位置并收集销售数据
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 找到了最佳的商品摆放策略(最优参数)
best_clf = grid_search.best_estimator_
print("最佳摆放策略(最佳参数):", grid_search.best_params_)

# 将这个“最佳货架布局”应用到实际超市运营中,期望能够提升销售额(提高模型预测准确率)

后续继续推出更多故事课程,希望大家喜欢!

01-18 08:51