ChatGPT 建構客戶消費迴歸模型

隨著資料驅動決策的興起，準確預測客戶消費金額對於企業至關重要。本文將探討如何利用 ChatGPT 建構迴歸模型，以預測客戶年度消費金額。我們將逐步介紹資料集特徵分析、特徵工程、模型訓練、評估與最佳化等關鍵環節，並輔以 Python 和 Scikit-learn 程式碼範例，讓讀者能快速上手實作。此外，我們也將探討如何有效地使用提示策略，引導 ChatGPT 生成高品質程式碼，並進一步提升模型預測效能。

使用 ChatGPT 建構分類別模型

在進行情感分析時，我們比較了不同的模型表現，包括 Bag-of-Words（BoW）、TF-IDF 和 Word2Vec。以下將詳細介紹這些模型的實作與比較結果。

Bag-of-Words 模型實作

首先，我們使用 BoW 模型進行情感分析。該模型的 Logistic Regression 訓練結果顯示：

整體準確率：86%
「負面」類別的精確率和召回率：精確率 50%，召回率 21%
「正面」類別的精確率和召回率：精確率 88%，召回率 97%

BoW 模型表現解析

BoW 模型相比初始的 TF-IDF 模型，在處理負面類別時表現略有改善，精確率提高但召回率仍然偏低。這意味著模型在識別負面評論時更為準確，但仍會錯過許多負面案例。

Word Embeddings 實作

接下來，我們嘗試使用預訓練的 GloVe 詞向量進行情感分析，以獲得更豐富的語義表示。然而，由於環境限制，無法直接下載預訓練的 GloVe 詞向量，因此我們轉而使用 Word2Vec 模型直接在資料集上訓練詞向量。

以下是 Word2Vec 模型的實作步驟：

在處理後的評論資料上訓練 Word2Vec 模型。
使用訓練好的詞向量表示每個檔案。

Word2Vec 模型表現

Logistic Regression 模型使用 Word2Vec 詞向量進行訓練後，結果如下：

整體準確率：86%
「負面」類別的精確率和召回率：均為 0%，模型未能正確識別任何負面例項。
「正面」類別的精確率和召回率：精確率 86%，召回率 100%

Word2Vec 模型解析

Word2Vec 模型的表現與原始 TF-IDF 模型相似，表明模型仍然偏向多數類別（「正面」類別）。對於負面類別，精確率和召回率均為零，顯示出資料不平衡對模型預測的嚴重影響。

未來方向

您可以嘗試以下方向進一步最佳化模型：

使用不同的機器學習模型或平衡技術。
生成合成資料以處理資料不平衡問題。
探索其他特徵工程技術以提升模型表現。

程式碼範例與解析

# 以下為使用 Word2Vec 的範例程式碼
from gensim.models import Word2Vec

# 在處理後的評論資料上訓練 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(processed_reviews, vector_size=100, window=5, min_count=1)

# 使用訓練好的詞向量表示每個檔案
def document_vector(model, doc):
    # 移除不在詞典中的詞彙
    doc = [word for word in doc if word in model.wv.index_to_key]
    return np.mean(model.wv[doc], axis=0)

# 將檔案轉換為向量表示
document_vectors = [document_vector(model, doc) for doc in processed_reviews]

內容解密：

Word2Vec 模型訓練：使用 Word2Vec 函式在處理後的評論資料上訓練詞向量模型。引數 vector_size=100 表示每個詞向量的維度為 100，window=5 表示考慮上下文視窗大小為 5。
檔案向量表示：定義 document_vector 函式，將每個檔案轉換為向量表示。首先移除不在詞典中的詞彙，然後計算檔案中所有詞向量的平均值作為檔案的向量表示。
向量表示應用：將所有檔案轉換為向量表示後，可用於後續的機器學習模型訓練。

透過上述步驟，我們展示瞭如何使用不同的特徵表示技術進行情感分析，並比較了它們的表現。未來的工作可以繼續最佳化這些方法，以獲得更好的分類別結果。

利用 ChatGPT 建構客戶消費迴歸模型

介紹

在資料驅動的決策過程中，瞭解客戶行為對於最佳化商業策略至關重要。在探討分類別技術的基礎上，本章節將重點轉移到迴歸分析，特別是線性迴歸，用於預測客戶的年度消費金額等數值。線性迴歸幫助我們發現資料中的關係，從而根據觀察到的模式進行預測。

本章將指導您如何建立一個預測模型，以估計客戶根據與數位平台互動的年度消費金額。我們的目標是加深您對線性迴歸的理解，展示如何準備、處理和利用資料集來構建準確可靠的模型。

隨著進展，我們將探索各種技術來提高模型的準確性和處理複雜的資料場景：

利用先進的正則化技術來提高模型的穩定性和效能。
生成合成資料集，以更好地瞭解模型在不同資料條件下的行為。
使用全面的端對端編碼範例簡化模型開發。

在本章結束時，您將具備利用線性迴歸進行資料驅動決策所需的知識和技能。讓我們開始這段迴歸分析之旅，以最佳化客戶參與度和在我們的應用程式或網站上創造收入。

建構客戶消費迴歸模型

在本章中，我們將：

利用 ChatGPT 建構迴歸模型：讀者將學習如何利用 ChatGPT 生成 Python 程式碼，以建立迴歸模型，預測客戶在我們的應用程式或網站上的年度消費金額，提供一個實踐性的資料集理解和互動方法。
應用提示技術：將介紹有效的提示技術，以引導 ChatGPT 提供最有用的程式碼片段和迴歸任務的見解。

商業問題

一家電子商務商店希望透過更深入地瞭解客戶行為和偏好來最佳化客戶參與度和增加收入。透過分析各種客戶屬性和購買模式，商店旨在量身定製其行銷策略，提高客戶留存率，並改善整體購物體驗。

問題和資料領域

我們將採用迴歸技術來瞭解年度消費和其他引數之間的關係。迴歸是一種找出不同因素（如在應用程式或網站上花費的時間）與客戶線上上商店消費金額之間關係的方法。它幫助我們瞭解和預測客戶行為。透過瞭解哪些因素對推動銷售最有影響力，電子商務商店可以量身定製其策略，以增強這些領域並可能增加收入。

資料集概述

電子商務商店從客戶那裡收集以下資訊：

電子郵件：這是客戶的電子郵件地址。它是每個客戶的唯一識別符號，可用於通訊，如傳送訂單確認、新聞通訊或個人化行銷優惠。
地址：這指的是客戶的實體地址。它對於交付他們購買的產品至關重要。此外，地址資料有時可以提供有關銷售和偏好的地理趨勢的見解。
頭像：這可能是使用者選擇的數字表示或影像。它可能不會直接影響銷售或客戶行為，但它可以是客戶參與策略的一部分，為使用者個人資料增添個人化元素。
平均會話長度：這是所有會話的平均持續時間，以分鐘為單位。這就像衡量客戶每次存取您的商店時花費了多長時間。想象一下，有人每次存取您的商店，瀏覽產品大約33分鐘。
在應用程式上的時間：這是客戶在商店應用程式上的存在時間，以分鐘為單位。可以把它想像成他們在瀏覽您的應用程式的時間，也許是在公車上或在咖啡店排隊等待的時候。

# 以下是一個簡單的線性迴歸模型範例
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 載入資料集
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    return data

# 準備資料
def prepare_data(data):
    X = data[['Avg Session Length', 'Time on App']]
    y = data['Yearly Amount Spent']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    return X_train, X_test, y_train, y_test

# 建立線性迴歸模型
def build_model(X_train, y_train):
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

# 評估模型
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    y_pred = model.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    return mse

# 主函式
def main():
    data = load_data('customer_data.csv')
    X_train, X_test, y_train, y_test = prepare_data(data)
    model = build_model(X_train, y_train)
    mse = evaluate_model(model, X_test, y_test)
    print(f'Mean Squared Error: {mse}')

if __name__ == '__main__':
    main()

內容解密：

此程式碼範例展示瞭如何使用 Python 和 scikit-learn 函式庫建立一個簡單的線性迴歸模型，以預測客戶的年度消費金額。首先，我們載入資料集並準備資料，將特徵（平均會話長度和在應用程式上的時間）與目標變數（年度消費金額）分開。然後，我們將資料分成訓練集和測試集，使用訓練集建立線性迴歸模型，並使用測試集評估模型的效能。評估指標是均方誤差（MSE），它衡量預測值與實際值之間的平均平方差異。透過最小化 MSE，我們可以最佳化模型的效能。

這個範例展示了線性迴歸在預測客戶行為方面的實際應用，並強調了資料準備和模型評估在建立可靠預測模型中的重要性。

隨著我們深入探索迴歸分析的世界，我們將繼續探索更多先進的技術和策略，以提高模型的準確性和可靠性。無論您是資料科學新手還是有經驗的從業者，掌握線性迴歸都將為您在資料驅動的決策領域開啟新的可能性。

讓我們繼續前進，利用線性迴歸的力量來解鎖客戶行為的新洞察，並推動業務成功。

使用ChatGPT建構客戶消費迴歸模型

分析客戶資料集特徵

在進行客戶消費金額預測時，我們需要先了解資料集中的各個特徵。給定的資料集包含以下欄位：

平均會話時間（Avg. Session Length）
應用程式使用時間（Time on App）
網站使用時間（Time on Website）
會員資格長度（Length of Membership）
每年消費金額（Yearly Amount Spent）

其他欄位如電子郵件、地址和頭像，主要用於交易目的或個人化體驗，但不直接用於銷售預測分析。

將問題分解為特徵

我們的資料集包含獨立變數（如平均會話時間、應用程式使用時間、網站使用時間和會員資格長度）和依賴變數（每年消費金額）。首先，我們將採用簡單的迴歸技術來建立模型。

主要步驟包括：

逐步建立模型：瞭解如何載入資料集、分割訓練和測試集、訓練模型、進行預測和評估模型效能。
應用正則化技術：學習如何使用Ridge迴歸和Lasso迴歸等正則化技術來改善線性迴歸模型的效能。
生成合成資料集：使用sklearn.datasets模組中的make_regression函式生成具有複雜性的合成資料集。
一站式生成模型程式碼：撰寫端對端的程式碼來載入合成資料集、分割訓練和測試集、訓練線性迴歸模型、評估其效能並列印評估指標。

提示策略

為了有效地利用ChatGPT進行機器學習，我們需要明確如何實施提示策略以生成機器學習程式碼。

策略1：任務-行動-（TAG）提示策略

任務：建立一個簡單的線性迴歸模型，根據資料集中的各種屬性預測「每年消費金額」。
行動：讓ChatGPT決定具體步驟。
****：
- 程式碼應與Jupyter Notebook相容。
- 確保每一行程式碼都有詳細的註解。
- 在提供程式碼之前，詳細解釋每一行程式碼。

策略2：角色-指令-上下文（PIC）提示策略

角色：我們將採用初學者的角色，需要學習模型建立的不同步驟。
指令：明確包含掛載Google Drive的步驟。
上下文：提供資料集的上下文和確切的欄位名稱，以生成可以直接執行的程式碼。

策略3：學習-即興-反饋-評估（LIFE）提示策略

學習：
- 瞭解線性迴歸及其工作原理。
- 瞭解特徵工程技術和模型評估指標。
- 學習如何建立合成資料集。
即興：稍後在應用正則化技術時使用。

程式碼生成與解釋

以下是使用Python和scikit-learn函式庫建立簡單線性迴歸模型的範例程式碼：

# 載入必要的函式庫
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import pandas as pd

# 載入資料集
data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# 定義特徵和目標變數
X = data[['Avg. Session Length', 'Time on App', 'Time on Website', 'Length of Membership']]
y = data['Yearly Amount Spent']

# 分割資料集為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立線性迴歸模型
model = LinearRegression()

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)

# 進行預測
y_pred = model.predict(X_test)

# 評估模型效能
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False))

內容解密：

載入函式庫：首先，我們載入必要的Python函式庫，包括sklearn.model_selection、sklearn.linear_model和pandas。
載入資料集：使用pd.read_csv函式載入客戶資料集。
定義特徵和目標變數：選擇相關的欄位作為特徵，並指定「每年消費金額」為目標變數。
分割資料集：使用train_test_split函式將資料集分割為訓練集和測試集，測試集比例為20%。
建立線性迴歸模型：建立一個線性迴歸模型的例項。
訓練模型：使用訓練資料來訓練模型。
進行預測：對測試集進行預測。
評估模型效能：計算並列印平均絕對誤差、均方誤差和均方根誤差，以評估模型的效能。

使用ChatGPT建立簡單線性迴歸模型預測客戶年度消費金額

在利用免費版ChatGPT進行簡單線性迴歸模型建立時，首先需要對資料集進行清晰的描述。這樣可以有效地生成程式碼，並由使用者進行評估。由於ChatGPT已經在Python和機器學習演算法方面接受了良好的訓練，因此無需提供特定的步驟。為了驗證生成的程式碼是否正確，我們將使用Google Colab。

特色1：逐步建立模型

首先，我們來構建初始提示（Prompt）以建立分類別模型。

提示內容

我希望建立一個簡單的線性迴歸模型，以預測電子商務客戶資料集中客戶的「年度消費金額」（TAG 1.1）。資料集包含以下欄位（PIC 2.3）：

Email：每個客戶獨有的電子郵件地址，用作識別。
Address：每個客戶的實際地理位置。
Avatar：資料函式庫中客戶的視覺匿名錶示。
Avg. Session Length：所有會話的平均持續時間（分鐘）。
Time on App：在商店應用程式上的停留時間（分鐘）。
Time on Website：在商店網站上的停留時間（分鐘）。
Length of Membership：客戶註冊為商店線上資源使用者的時間長度。
Yearly Amount Spent：客戶存取商店線上資源的年度花費金額（美元）。

由於我是初學者（PIC 2.1），請提供逐步的程式碼，並嚴格遵循以下指示（PIC 2.2）：

程式碼須相容於Jupyter Notebook。
確保每行程式碼都有詳細的註解。
在提供程式碼之前，需詳細解釋每行程式碼，並將其複製到Notebook的文字區塊中。
資料集位於Google Drive的路徑 ‘/content/drive/My Drive/Chapter05/Ecommerce Customers.csv’（TAG 1.2）。
請新增程式碼以掛載Google Drive、載入資料集，並一步一步等待使用者回饋。

ChatGPT的回應

當然，讓我們一步一步進行。首先，我們需要在Jupyter Notebook環境中掛載Google Drive，以便存取資料集。

from google.colab import drive
# 掛載Google Drive
drive.mount('/content/drive')

程式碼解析：

from google.colab import drive：此行匯入了google.colab套件中的drive模組。
drive.mount('/content/drive')：此命令將您的Google Drive掛載到指定的路徑/content/drive。執行此儲存格時，它將提示您進行身份驗證並提供一個連結以取得授權碼。輸入授權碼後，您的Google Drive就會被掛載。

下一步：載入資料集

在掛載Google Drive之後，我們可以將資料集載入Notebook中。

import pandas as pd
# 定義檔案路徑
file_path = '/content/drive/My Drive/Chapter05/Ecommerce Customers.csv'
# 將資料集載入DataFrame
ecommerce_data = pd.read_csv(file_path)
# 顯示DataFrame的前幾行
print(ecommerce_data.head())

程式碼解析：

import pandas as pd：此行匯入了pandas函式庫並將其別名為pd，這是一個常見的慣例。
file_path = '/content/drive/My Drive/Chapter05/Ecommerce Customers.csv'：此行定義了資料集在Google Drive中的檔案路徑。
pd.read_csv(file_path)：此函式讀取指定路徑下的CSV檔案並建立一個DataFrame。
print(ecommerce_data.head())：此行列印出DataFrame的前幾行，以驗證資料集是否正確載入。

執行結果

執行ChatGPT提供的程式碼後，資料整合功從指定的路徑載入，並列印出前幾行。由此可見，明確指設定檔案路徑和位置是非常重要的。

載入資料集

此圖示顯示了成功載入資料集的結果。

下一步

接下來，我們將根據ChatGPT的輸出結果，繼續進行下一步的操作，並透過提供額外的上下文來指導ChatGPT。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。