机器学习推荐系统项目

这是一个基于机器学习的推荐系统项目，使用多种集成学习算法来构建高性能的推荐模型。

项目结构

├── data/                    # 数据文件夹
│   └── train.xlsx          # 训练数据
├── src/                    # 源代码文件夹
│   ├── data_preprocessing.py # 数据预处理模块
│   └── models.py           # 模型定义模块
├── notebooks/              # Jupyter笔记本
│   └── 01_data_exploration.ipynb # 数据探索分析
├── final_model.py          # 最终模型训练脚本
├── final_optimized_model.py # 优化后的模型
├── predict_test_set.py     # 测试集预测脚本
├── predict_with_optimized_model.py # 优化模型预测脚本
├── f1_improvement_summary.py # F1分数改进总结
├── optimization_results_summary.py # 优化结果总结
└── requirements.txt        # 项目依赖

功能特点

• 多算法集成: 使用RandomForest、XGBoost、LightGBM等多种算法
• 数据预处理: 完整的数据清洗和特征工程流程
• 模型优化: 包含超参数调优和模型集成
• 性能评估: 详细的模型性能分析和改进报告

安装说明

1. 克隆仓库：

git clone <your-repository-url>
cd mygittolls（替代用品）

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

使用方法

1. 数据探索

jupyter notebook notebooks/01_data_exploration.ipynb

2. 训练模型

python final_model.py

3. 优化模型

python final_optimized_model.py

4. 进行预测

python predict_test_set.py

模型文件说明

• final_ensemble_model.pkl: 最终集成模型
• final_optimized_system.pkl: 优化后的系统
• final_recommendation_model.pkl: 推荐模型
• preprocessor.pkl: 数据预处理器
• feature_importance.csv: 特征重要性分析结果

协作说明

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 这个仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开一个 Pull Request

许可证

本项目使用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

联系方式

如有任何问题，请通过以下方式联系：

• GitHub Issues: [项目Issues页面]
• 邮箱: [您的邮箱]

更新日志

v1.0.0

• 初始版本发布
• 包含基础推荐系统功能
• 支持多种机器学习算法