机器学习预测软文浏览量实战项目代码：支持向量机、神经网络算法

本文将介绍一个实战项目代码，使用机器学习算法预测软文浏览量，并展示了三种算法：线性回归、支持向量机、神经网络。通过代码示例，您可以了解如何使用Python进行机器学习建模并评估模型性能。

数据准备与可视化

首先，我们需要准备一份包含软文相关信息和浏览量的CSV文件。以下代码将读取CSV文件，并对数据进行预处理和可视化分析。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df_ads = pd.read_csv('易速鲜花微信软文.csv') 

df_ads.head(10)

df_ads.isna().sum()

df_ads = df_ads.dropna()

plt.plot(df_ads['点赞数'],df_ads['浏览量'],'r.', label='Training data') 
plt.xlabel('点赞数') 
plt.ylabel('浏览量') 
plt.legend()
plt.show()

data = pd.concat([df_ads['浏览量'], df_ads['热度指数']], axis=1)
fig = sns.boxplot(x='热度指数', y='浏览量', data=data) 
fig.axis(ymin=0, ymax=800000);

模型构建与评估

接下来，我们将使用三种不同的机器学习模型来预测软文浏览量：

线性回归

X = df_ads.drop(['浏览量'],axis=1) 
y = df_ads.浏览量

X.head()
y.head()

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

df_ads_pred = X_test.copy() 
df_ads_pred['浏览量真值'] = y_test 
df_ads_pred['浏览量预测值'] = y_pred 
df_ads_pred

print('线性回归预测集评分：', model.score(X_test, y_test))
print('线性回归训练集评分：', model.score(X_train, y_train))

支持向量机

from sklearn.svm import SVR 
model_svr = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
model_svr.fit(X_train, y_train) 
y_pred_svr = model_svr.predict(X_test)

df_ads_pred_svr = X_test.copy() 
df_ads_pred_svr['浏览量真值'] = y_test 
df_ads_pred_svr['浏览量预测值'] = y_pred_svr 
df_ads_pred_svr

print('支持向量机预测集评分：', model_svr.score(X_test, y_test))
print('支持向量机训练集评分：', model_svr.score(X_train, y_train))

神经网络

from sklearn.neural_network import MLPRegressor 
model_mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,50,10), max_iter=1000, alpha=0.001, solver='adam', verbose=0, random_state=21)
model_mlp.fit(X_train, y_train) 
y_pred_mlp = model_mlp.predict(X_test)

df_ads_pred_mlp = X_test.copy() 
df_ads_pred_mlp['浏览量真值'] = y_test 
df_ads_pred_mlp['浏览量预测值'] = y_pred_mlp 
df_ads_pred_mlp

print('神经网络预测集评分：', model_mlp.score(X_test, y_test))
print('神经网络训练集评分：', model_mlp.score(X_train, y_train))

总结

通过以上代码示例，您可以了解如何使用Python进行机器学习建模并评估模型性能。最终，您可以根据实际需求选择最合适的模型来预测软文浏览量。