NMF ile alternatif segmentasyon
Bu egzersizde, ürün satın alma verilerini analiz edecek ve Non-negative Matrix Factorization (NMF) algoritmasını kullanarak anlamlı segmentler belirleyeceksin. Bu yöntem, e-ticaret veya perakende alanında tipik olan seyrek müşteri-ürün matrislerinde iyi çalışır. Son olarak, bir sonraki egzersizde inceleyeceğin bileşenleri çıkaracaksın.
pandas kütüphanesi pd olarak ve numpy np olarak yüklendi. Ayrıca, ham müşteri-ürün satın alma veri kümesi wholesale olarak yüklendi.
Bu egzersiz
Python ile Pazarlama için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
sklearn.decompositioniçinden non-negative matrix factorization fonksiyonunu içe aktar.NMFörneğini 4 bileşenle başlat.- Modeli
wholesalesatış verileri üzerinde fit et. - Bileşenleri çıkar ve bir
pandasDataFrame olarak kaydet.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import the non-negative matrix factorization module
from sklearn.decomposition import ___
# Initialize NMF instance with 4 components
nmf = ___(4)
# Fit the model on the wholesale sales data
nmf.___(wholesale)
# Extract the components
components = pd.DataFrame(data=nmf.___, columns=wholesale.columns)