31、机器学习实战：商品销售与保险理赔成本预测

机器学习实战：商品销售与保险理赔成本预测

1. 商品关联挖掘算法对比

在商品关联挖掘中，常用Apriori和Fpgrowth这两种算法。它们在性能上存在细微差异，具体对比如下：
| 算法 | 内存使用 | 耗时 | 算法类型 | 数据库扫描次数 | 搜索方式 |
| — | — | — | — | — | — |
| Apriori | 较多 | 耗时 | 基于树 | 多次 | 广度优先搜索 |
| Fpgrowth | 较少 | 比Apriori快 | 基于数组 | 两次 | 深度优先搜索 |

通过对比这两种算法的执行时间（单位：毫秒），可以直观地看出它们在性能上的差异。

2. 零售商销售预测

2.1 背景

销售预测是机器学习的常见应用场景。零售商的数据科学家收集了不同城市门店的商品销售数据以及商品和门店的各种属性，旨在构建机器学习模型，预测特定门店中每种商品的销售额，从而深入了解影响销售的关键因素。

2.2 数据理解与预处理

2.2.1 数据格式

使用的测试和训练数据集包含商品标识符、商品特征（如重量、脂肪含量、商品类别）以及门店信息（如开业时间、规模、位置、门店类型）。

2.2.2 代码实现

# 导入必要的库
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'notebook')
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklear