15、基于树的机器学习算法在客户转化预测中的应用

基于树的机器学习算法在客户转化预测中的应用

在机器学习领域，有众多的AI/ML算法可用于预测建模，如线性回归、逻辑回归、决策树模型，以及近年来越来越常用的深度学习模型。本文将重点介绍基于树的机器学习算法，包括随机森林和梯度提升决策树（GBDT），并通过一个在线购买数据集的示例，展示如何使用这些算法构建预测模型，以预测客户是否会转化。

基于树的机器学习算法概述

在众多基于树的机器学习模型中，梯度提升决策树（GBDT）和随机森林是最常用于预测建模的两种模型。这两种模型都是由多个决策树组成，但它们构建决策树的方式有所不同。

• 随机森林 ：由大量的决策树组成，每个决策树使用数据集的随机子样本和随机特征子集进行构建。这样，随机森林中的每个决策树对数据中的信息和关系的学习方式略有不同，关注点也不同。最终的预测结果是所有这些单个决策树的结果或预测的平均值。
• GBDT ：同样由大量决策树组成，但每个决策树是按顺序构建的，每个后续的决策树基于前一个决策树所犯的错误进行训练。GBDT模型的最终预测是所有单个决策树预测的加权平均值。

下面是一个简单的流程图，展示了随机森林和GBDT的构建过程：

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