文章介绍了逻辑回归和AdaBoost提升树在购物意向预测中的应用，通过GridSearchCV进行参数调优以提高模型性能。逻辑回归因其快速训练和可解释性而在该任务中常见，而AdaBoost提升树通过集成学习提升预测准确性。参数调优对于优化模型至关重要，实际应用还需考虑数据预处理和特征工程。
购物意向预测是现代电商平台中的重要任务之一，它有助于预测用户是否有购买某个产品的意愿。在这篇文章中，我们将探讨逻辑回归和AdaBoost提升树两种算法在购物意向预测中的应用，并使用GridSearchCV进行参数调优来提高模型性能。
逻辑回归是一种经典的分类算法，它基于线性回归模型，通过将输出结果映射到一个概率值来进行分类。逻辑回归在购物意向预测中非常常见，因为它能够快速训练并给出可解释性强的结果。
AdaBoost提升树是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在购物意向预测中，AdaBoost提升树可以通过组合多个决策树来提高预测性能。每个决策树都会根据之前树的预测结果进行加权，以便更好地预测购物意向。
现在，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-learn库来实现逻辑回归和AdaBoost提升树，并使用GridSearchCV进行参数调优。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这个示例中，我们将使用一个虚构的购物意向预测数据集。
import numpy as np
from sklearn.linear_model
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