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基于关联规则的随机森林模型的任务书
一、背景
关联规则是在市场篮子分析中应用较为广泛的一种数据挖掘技术，通常被用来发现消费者购物中的相关商品。关联规则的核心思想是根据数据中的频繁项集，挖掘出多个项之间的关系，并根据支持度和置信度进行评估。在实际应用中，关联规则的精度和实用性都受到了一定的限制，因此需要一种更加灵活的数据挖掘方法来进一步优化关联规则的表现。
随机森林是一种常用于分类和回归分析的算法，它的核心思想是通过多个决策树的投票来确定最终的分类结果。与传统的决策树相比，随机森林具有更好的泛化性能和稳定性。在实际应用中，随机森林已经被广泛应用于文本分类、股票预测、风险评估等领域。因此，基于关联规则的随机森林模型可以将两种数据挖掘技术的优势相结合，从而进一步提升数据挖掘的精度和实用性。
二、任务描述
本项目旨在开发一种基于关联规则的随机森林模型，实现对商品销售数据的分类分析。具体任务如下：
1.数据预处理：获取市场销售数据并进行数据清洗、缺失值处理、离群值处理等预处理操作，为接下来的数据分析做好准备。
2.模型建立：基于Apriori算法挖掘关联规则，服务于随机森林分类器的建立。其中，需要进行参数选择和优化，利用特征选择等方法降低模型复杂度，从而提高模型的泛化性能。
3.模型评估：通过测试集数据对模型进行评估，确定模型的性能和可靠性。
4.模型优化：根据模型评估结果对模型进行进一步优化，提高模型的分类精度和鲁棒性。
5.模型应用：将模型应用于实际销售数据中，得到分类结果，为市场分析和预测提供依据。
三、技术路线
1.数据预处理：利用Python中的pandas、numpy、scikit-learn等工具，对数据进行清洗、缺失值处理、离群值处理等预处理操作。
2.模型建立：参考随机森林算法的基本原理，通过Python中的sklearn库建立随机森林分类器，在此基础上，集成Apriori算法挖掘关联规则，完成基于关联规则的随机森林模型的构建。
3.模型评估：利用Python中的sklearn.metrics、matplotlib等库对模型进行评估，并进行性能分析和可视化。
4.模型优化：根据模型评估结果，对模型进行进一步优化，考虑特征选择、参数调整等方法，提高模型的分类精度和鲁棒性。
5.模型应用：将模型应用于实际销售数据中，得到分类结果，并对数据进行深入分析，为市场分析和预测提供依据。
四、成果要求
1.项目报告：包含项目背景、任务描述、技术路线、数据预处理、模型建立、模型评估、模型优化、模型应用等内容的详细项目报告，至少1200字。
2.代码实现：利用Python实现基于关联规则的随机森林模型，上传到GitHub等代码托管平台，确保代码可复现。
3.演示视频：根据项目报告和代码实现，制作10分钟内的演示视频，展示模型的构建、模型评估、实际应用等环节。
4.实验数据：上传至网盘等公开平台，提供至少一个真实的销售数据集，最好带有完整的数据说明文档，方便读者复现实验。
五、具体时间安排
本项目的时间安排如下：
1.预处理和基础模型构建：2周
2.增强模型构建和优化：3周
3.模型评估和应用：1周
4.项目报告和演示视频制作：2周
六、分工与合作
1.团队分工：本项目由1-2人组成，各自负责所涉及代码实现、实验数据的获取和处理、项目报告和演示视频的撰写和制作等工作。
2.团队合作：团队成员需要密切合作，及时对项目进展、问题和解决方案进行沟通和交流，确保项目能够顺利进行。此外，还需遵守知识产权保护原则，防止抄袭和造假。