电商用户行为分析实战：基于聚类与决策树的集成学习模型构建

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电商平台每天产生海量用户行为数据，包括浏览记录、购买历史、停留时长等。传统分析方法（如简单统计或逻辑回归）往往难以捕捉用户群体的复杂特征和潜在模式。主要痛点包括：

数据维度高：用户行为涉及多个维度，直接建模容易导致 ” 维度灾难 ”
群体差异大：不同用户群体行为模式迥异，单一模型难以全面覆盖
解释性差：深度学习等复杂模型虽然准确率高，但难以解释预测结果

经过对比多种技术方案，我们最终选择聚类 + 决策树 + 集成学习的组合，原因如下：

K-means 聚类 ：
优势：计算效率高，适合处理大规模数据；能自动发现用户群体
劣势：需要预先指定簇数量；对异常值敏感
决策树 ：
优势：可解释性强；能自动处理特征交互；对数据分布假设少
劣势：容易过拟合；对数据变化敏感
集成学习 ：
优势：通过组合多个模型提高泛化能力；降低方差
劣势：计算成本略高；模型复杂度增加

这种组合既保留了单个技术的优势，又通过集成学习弥补了各自的不足。

特征工程：
构造 RFM 特征（最近购买时间 Recency、购买频率 Frequency、消费金额 Monetary）
提取行为序列特征（如浏览 - 购买转化率）
对分类特征进行独热编码
缺失值处理：
数值型特征：用中位数填充
类别型特征：用众数填充
特征缩放：
对 K -means 使用的特征进行标准化（Z-score）
决策树不需要特征缩放

使用肘部法则确定最佳 K 值：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 肘部法则
inertia = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(X_scaled)
    inertia.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(2, 11), inertia, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

对每个用户群组单独训练决策树：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 按聚类结果分组训练
models = {}
for cluster in df['cluster'].unique():
    X_cluster = df[df['cluster'] == cluster].drop('target', axis=1)
    y_cluster = df[df['cluster'] == cluster]['target']

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_cluster, y_cluster, test_size=0.2)

    clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_leaf=10)
    clf.fit(X_train, y_train)
    models[cluster] = clf

选择 Bagging 方法（如随机森林）提升模型稳定性：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100,
    max_depth=5,
    min_samples_leaf=10,
    random_state=42
)
rf.fit(X_train, y_train)

根据业务场景选择合适指标：