利用Python构建衣服尺码预测模型

引言

       随着电子商务的蓬勃发展，在线购物已成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，在线购买衣物时，尺码选择往往成为困扰消费者的一大难题。本文将介绍如何利用Python构建一个衣服尺码预测模型，帮助消费者更准确地选择适合自己的尺码。

数据准备

数据来源

       构建尺码预测模型的首要任务是获取足够的数据。数据来源可以包括电商平台的历史交易数据、用户调查问卷等。在本例中，我们假设已经获取了一份包含用户身高、体重、性别以及所购衣物尺码的数据集。

 

数据预处理

在数据预处理阶段，我们需要对数据进行清洗、转换和特征工程。以下是一些可能的步骤：

1. 数据清洗：去除重复数据、缺失值过多的数据以及明显错误的数据。
2. 数据转换：将身高、体重等连续型变量进行标准化或归一化处理，以便更好地进行模型训练。
3. 特征工程：除了身高、体重和性别等基本信息外，还可以考虑添加一些衍生特征，如BMI（身体质量指数）等。

df.isnull().sum()

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