資源簡介
從網站爬取口紅銷售數據，分析影響銷售數據的重要因素以及根據銷售因素建模預測其銷售量。 本文先將數據進行預處理得到實驗數據， 然后著重分析樸素貝葉斯判別分析算法、 AdaBoost 算法以及隨機森林算法在口紅銷量預測中的效果， 并在隨機森林算法中進行模型優化。 通過實驗結果表明總評價數、 價格和描述分這三個因素對銷售量的影響較大，對三個算法對比分析得出隨機森林算法預測錯誤率最低，有較好的預測效果。
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