【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络下单预测领域，具体地说是一种基于数学模型的网络下单预测方法。
技术介绍
1、对于网购达人来说，他们希望能够在下单后，立即取到货物，因此商家可以尝试提前发货，以增加用户的购物体验。然而，商家面临的难题是无法确定哪些用户会下单，导致商家不敢提前发货。
2、尽管如今我们利用大型计算机和数学建模可以进行预测，比如天气预报等，但目前还没有能够准确预测客户是否会下单的数学模型。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于数学模型的网络下单预测方法，以解决现有技术中还没有能够准确预测客户是否会下单的数学模型等问题。
2、一种基于数学模型的网络下单预测方法，包括如下步骤：
3、s1，数据收集：收集用户的特征数据，构建数据集；
4、s2，数据预处理：对步骤s1中收集的特征数据进行处理；
5、s3，特征选择：选择与下单行为相关的特征，将其作为输入变量；
6、s4，数据划分：对构建的数据集进行划分；
7、s5，模型构建：构建逻辑回归模型；
8、s6，模型训练：使用逻辑回归模型进行训练；
9、s7，模型优化：根据训练结果，调整模型参数；
10、s8，模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的性能指标。
11、优选的，所述步骤s2中，数据预处理的方法包括如下步骤：
12、s21，处理缺失值：删除缺失值多的特征或者使用
13、s22，处理异常值：删除或修正异常值；
14、s23，处理重复值：删除重复值。
15、优选的，所述步骤s3中，特征选择的方法包括如下步骤：
16、s31，相关性分析：计算每个特征与目标变量之间的相关系数。
17、优选的，所述步骤s4中，将数据集划分为训练集和测试集。
18、优选的，所述训练集和测试集的比例为7比3。
19、优选的，所述步骤s1中，收集用户的特征数据包括用户的历史行为数据、营销活动数据、购物车数据、页面浏览数据、价格敏感性数据以及用户的年龄和性别。
20、优选的，所述步骤s7中，模型优化的方法包括如下步骤：
21、s71，调优：针对逻辑回归模型超参数进行调优，用于提高模型性能。
22、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
23、1、本专利技术通过收集用户的数据并构建逻辑回归模型，可以更准确的预测用户是否会进行下单，可以帮助企业更好地了解用户行为，进而可以提前准备好货品并加快发货速度，让用户最快地收到商品，进一步提升用户的购物体验和满意度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤S2中，数据预处理的方法包括如下步骤：
3.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤S3中，特征选择的方法包括如下步骤：
4.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤S4中，将数据集划分为训练集和测试集。
5.如权利要求4所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述训练集和测试集的比例为7比3。
6.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤S1中，收集用户的特征数据包括用户的历史行为数据、营销活动数据、购物车数据、页面浏览数据、价格敏感性数据以及用户的年龄和性别。
7.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤S7中，模型优化的方法包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤s2中，数据预处理的方法包括如下步骤：
3.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤s3中，特征选择的方法包括如下步骤：
4.如权利要求1所述一种基于数学模型的网络下单预测方法，其特征在于：所述步骤s4中，将数据集划分为训练集和测试集。
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