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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 ..

고객의 구매 확률을 예측하는 것은 머신러닝 분야에서 일반적으로 '이진 분류(Binary Classification)' 문제로 다루어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 머신러닝 알고리즘으로는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 있습니다. 우선 고객의 방문, 구매 기록 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 고객의 특성과 구매 활동을 파악해야 합니다. 이를 위해 데이터 전처리 과정이 필요하며, 이 과정에서는 결측치 처리, 이상치 처리, 변수 선택 등을 수행합니다. 데이터 전처리 후, 모델 학습을 위해 데이터를 학습 세트와 검증 세트로 나누고, 각 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습된 모..