데이터를 활용한 고객의 방문 구매 확률 예측 모델

고객의 구매 확률을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 고객의 구매와 방문 기록을 적절한 방법으로 전처리하고, 이를 바탕으로 학습 데이터를 구성해야 합니다.

데이터 전처리 과정에서는 각 고객의 구매 및 방문 기록을 특징(feature)으로 추출해야 합니다.
예를 들어, 고객의 나이, 성별, 지불 방식, 방문 빈도, 구매한 상품의 카테고리 등이 특징이 될 수 있습니다.
이때, 특징은 수치형 데이터로 변환해야 합니다.
예를 들어, 성별은 0 또는 1로 인코딩할 수 있고, 지불 방식은 One-Hot Encoding 방식을 사용하여 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환할 수 있습니다.

전처리된 데이터를 바탕으로 머신러닝 모델을 학습합니다.
이때, 고객의 구매 여부를 예측하는 이진 분류 모델을 사용할 수 있습니다.
대표적인 모델로는 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM 등이 있습니다.
또한, 앙상블 기법을 활용하여 여러 모델을 결합하여 예측 성능을 높일 수도 있습니다.

모델을 학습한 후에는 검증 데이터를 사용하여 모델의 예측 성능을 평가합니다.
예측 성능이 만족스러우면, 모델을 사용하여 새로운 고객 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

아래는 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 간단한 예측을 수행하는 코드입니다.

# 필요한 라이브러리 import
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

# 학습 데이터 (x: 특성, y: 라벨) 준비
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([0, 1, 1, 1])  # AND 연산

# 모델 생성 및 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(x_train, y_train)

# 예측
x_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_pred = model.predict(x_test)
y_prob = model.predict_proba(x_test)[:, 1] * 100  # 라벨 1의 확률 (%) 계산

# 결과 출력
print("y_pred:", y_pred)  # [0, 1, 1, 1]
print("y_prob:", y_prob)  # [1.0, 99.0, 99.0, 100.0]

위 코드는 AND 연산을 수행하는 예제입니다. x_train은 2개의 특성을 가진 4개의 학습 데이터와 그에 해당하는 라벨 y_train으로 구성되어 있습니다.
모델은 100개의 결정 트리로 구성된 랜덤 포레스트로 생성됩니다.

예측 결과는 y_pred와 y_prob 두 가지로 출력됩니다.
y_pred는 각 특성에 대한 예측 라벨을 나타내며, y_prob는 라벨 1의 확률을 나타냅니다.
이때 확률은 0~100으로 표현하기 위해 100을 곱하여 계산합니다.