32、人工智能在市场篮预测与油气行业的应用

人工智能在市场篮预测与油气行业的应用

1. 市场篮预测中的机器学习模型构建

在大规模零售场景中，预测客户的市场篮是一项重要任务。为了实现更准确的预测，采用了机器学习算法，并结合忠诚度计划参与者、客户人口统计信息、偏好和忠诚度计划数据等多方面信息。

1.1 模型构建基础

首先，在构建预测模型时，使用的算法具有一定特点。例如，有的算法既适合分类活动，也适合回归活动，但也存在一些缺点：
- 结果准确性严重依赖数据完整性。
- 对于大量数据收集，预测可能需要更长时间。
- 算法容易受到数据规模和无关特征的影响。

1.2 模型性能评估

为了确保模型的有效性，需要对模型性能进行评估，主要包括以下几个方面：
- 数据平衡 ：当目标变量的两类在样本中表示不均时，会出现数据不平衡问题，这会增加分类算法的学习难度，导致预测偏向负样本，结果不够稳健。传统解决方法有调整不平衡的性能指标和重采样数据以达到平衡。这里采用了随机欠采样的方法来解决数据不平衡问题。
- 随机欠采样 ：通过随机调整训练集来处理类别分布不均的问题。主要技术包括从占主导地位的类别中排除实例（欠采样）和复制较少表示类别的实例（过采样）。
- 数据划分 ：将可用数据分为训练集和测试集，可能会减少用于模型训练的样本数量，结果可能依赖于训练集的特定随机选择。为了解决这个问题，采用了分层交叉验证的方法，确保训练集和测试集与原始数据集具有相同比例的重要特征，从而更准确地反映模型的真实泛化误差。这里将 80%的数据用于训练，20%