Project Wexler - 一个机器学习分析项目

本项目展示了机器学习在回归预测任务中的完整应用流程，包括数据探索、特征处理、模型训练、评估与解释。该项目适合用于数据分析和机器学习项目展示，也可作为入门项目参考。

📊 技术栈：

• 分析工具：Python, Jupyter Notebook
• 可视化：Matplotlib, Seaborn
• 模型方法：LightFM

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📂 项目结构

project-white/
├── docs/                      # GitHub Pages 页面内容
├── Project_Wexler_Code.ipynb  # Jupyter Notebook，包含从数据预处理到建模的完整代码
├── .gitignore                 # Git 忽略文件配置
├── requirements.txt           # Python 依赖说明
└── README.md                  # 项目说明（当前文件）

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🎯 项目目标

• 利用机器学习模型对某变量进行精确预测
• 探索数据特征与目标变量之间的关系
• 比较多种模型性能，挑选最优方案
• 解释模型结果并提出改进建议

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🔍 分析流程

1. 项目背景说明：明确业务目标与预测任务
2. 数据探索与清洗：
   • 缺失值处理、异常检测
   • 可视化数据分布与变量相关性
3. 特征工程：
   • 独热编码、数值转换、特征缩放
4. 模型训练与选择：
   • 采用 Linear Regression、XGBoost 等模型进行对比
5. 模型评估与调优：
   • 使用 RMSE、R² 评分、交叉验证
6. 模型解释：
   • 分析特征重要性，辅助理解预测依据
7. 总结与展望：
   • 反思模型局限与未来改进方向

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🌐 在线浏览报告

项目报告已通过 GitHub Pages 发布，可直接在线阅读：

👉 点击访问 Project Wexler 网页版报告

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💻 快速开始

✅ 安装依赖

pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn xgboost shap

🚀 启动分析

git clone https://github.com/antelacus/project-wexler.git
cd project-wexler
jupyter notebook Project_Wexler_Code.ipynb

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📜 数据来源与授权

• 数据集来自 Kaggle - Retailrocket recommender system dataset
• 本项目遵循 MIT License 许可协议

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🙋‍♂️ 作者

项目由 @antelacus 制作，用于数据分析能力展示与公开分享。如有建议欢迎反馈或交流！