通过对用户在移动终端上一个月的行为数据进行分析，为后一天的用户购买行为作出预测，进行推荐

代码说明：

题目给了31天的数据，我们选择第30天作为分割点。用前30天的数据提取n维特征(每个[user_id,item_id]对可以提取一行特征)，用第31天的真实数据去标记每行特征。 举个例子：某个[user_id，item_id]对[9909811,266982489]在前30天出现，如果在第31天它也出现了且behavior_type为购买，则标记这一行的label为1，否则为0。 这样形成了很多行的特征数据，我们把数据进行Logistic Regression训练，得到一个二分类的模型，这样模型就训练好了。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报