売れない商品を特定するための簡単なサンプルコード

2024年6月17日

売れない商品を特定するための簡単なサンプルコードを提供します。以下の例では、機械学習ライブラリのScikit-learnを使用してロジスティック回帰モデルを構築し、売れない商品を予測します。

まずは、必要なライブラリをインポートします。

python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

次に、売れない商品のデータを読み込みます。この例では、商品の特性や販売データが含まれるデータフレームを想定しています。

python
# データの読み込み
data = pd.read_csv('売れない商品データ.csv')

データを説明変数と目的変数に分割します。ここでは、商品の特性を説明変数Xとし、売れるか売れないかを表すラベルを目的変数yとします。

python
# 説明変数と目的変数の分割
X = data.drop('売れるか売れないか', axis=1)
y = data['売れるか売れないか']

データをトレーニングセットとテストセットに分割します。

python
# トレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

ロジスティック回帰モデルを構築し、トレーニングセットを使用してモデルを学習させます。

python
# モデルの構築と学習
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

学習済みモデルを使用してテストセットに対する予測を行い、予測精度を評価します。

python
# テストセットに対する予測
y_pred = model.predict(X_test)

# 予測精度の評価
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

このコード例では、Scikit-learnを使用して簡単なロジスティック回帰モデルを構築し、売れない商品を予測しています。実際のデータやモデルの複雑さに応じて、より洗練された手法やモデルを使用することができます。

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Posted by ぼっち