基于Lightgbm模型的天猫复购数据挖掘及复购预测可视化分析项目源码+项目报告，测试精度为0.67

基于Lightgbm模型的天猫复购数据挖掘及复购预测可视化分析项目源码+项目报告，测试精度为0.67 软件架构 Python3 + Lightgbm + Pandas + ScikitLearn 说明： 数据集包含了匿名用户在 "双十一 "前6个月和"双十一 "当天的购物记录，标签为是否是重复购买者。出于隐私保护，数据采样存在部分偏差，该数据集的统计结果会与天猫的实际情况有一定的偏差，但不影响解决方案的适用性。 根据模型输出的各特征重要程度值可知，最重要的两个特征分别为用户购买点击比， 商品负采样的个数， 最终LightGBM预测模型，其auc分数为0.9389，roc_auc分数为0.7115，在针对各模型的特征重要性的排序中，用户的购买点击比、商品负采样的个数这两个特性在对模型的影响最大