实践周--答辩问题答案

**实践周答辩问题答案**

**一、项目背景与目的**

我们的项目是基于机器学习的推荐系统，旨在为用户提供个性化的商品推荐。我们使用了协同过滤算法来实现推荐功能。

**二、技术选型**

我们选择了以下几种技术：

* **数据处理**:我们使用了Pandas库来处理和分析数据。
* **模型训练**:我们使用了Scikit-learn库来训练我们的模型。
* **推荐系统**:我们使用了Surprise库来实现推荐功能。

**三、项目设计**

我们的项目设计如下：

1. **数据收集**:我们首先需要收集用户的行为数据，如点击记录和购买记录等。
2. **数据预处理**:接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等。
3. **模型训练**:然后，我们使用Scikit-learn库来训练我们的模型。
4. **推荐系统**:最后，我们使用Surprise库来实现推荐功能。

**四、代码示例**

以下是我们的项目的部分代码示例：

# 导入必要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom surprise import KNNWithMeans# 加载数据data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# 数据预处理X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['feature1'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练algo = KNNWithMeans(k=50, sim_options={'name': 'cosine', 'user_based': False})
algo.fit(X_train, y_train)

# 推荐系统predictions = algo.test(X_test)