【机器学习案列-21】基于 LightGBM 的智能手机用户行为分类

云天徽上2025-04-23 11:03

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【机器学习案列-21】基于 LightGBM 的智能手机用户行为分类

一、项目背景与目标

在5G时代，智能手机用户的使用行为日益多样化，理解这些行为对于产品优化和个性化服务至关重要。通过分析用户行为数据，可以深入理解不同用户群体的使用模式，为手机制造商、应用开发者和运营商提供决策支持。本项目致力于构建一个高效、准确的用户行为分类模型。

二、数据集介绍

数据集包含以下字段：

  • User ID：用户唯一标识符
  • Device Model：智能手机型号
  • Operating System：操作系统类型
  • App Usage Time (min/day) ：每日应用使用时间
  • Screen On Time (hours/day) ： 屏幕开启时间
  • Battery Drain (mAh/day) ： 电池消耗量
  • Number of Apps Installed ：安装的应用程序数量
  • Data Usage (MB/day) ：每日数据耗用量
  • Age：用户年龄
  • Gender：用户性别
  • User Behavior Class：用户行为类别标签（1-5个等级）

三、完整代码实现

1. 环境准备与数据加载

python 复制代码 
import pandas as pd
import numpy as np
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv("user_behavior_dataset.csv")

2. 数据预处理

python 复制代码 
# 处理分类变量
categorical_columns = ['Device Model','Operating System','Gender']
data = pd.get_dummies(data, columns=categorical_columns)
# 划分特征与标签
X = data.drop(['User Behavior Class','User ID'], axis=1)
y = data['User Behavior Class']

# 分层抽样拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, 
    test_size=0.2, 
    stratify=y,  
    random_state=42
)

3. LightGBM 模型构建与训练

python 复制代码 
# 创建 LightGBM 数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

# 设置模型参数
model = lgb.LGBMClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

4. 模型评估与预测

python 复制代码 
# 使用最佳参数训练模型
best_model = random_search.best_estimator_
best_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = best_model.predict(X_test)
y_pred = [round(i) for i in y_pred]  # 将概率转换为类别

# 评估模型
print('Accuracy: %.4f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

5. 交叉验证优化

python 复制代码 
# 设置参数范围
param_dist = {
    'boosting_type': ['gbdt', 'dart'],  # 提升类型  梯度提升决策树（gbdt）和Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees（dart）
    'objective': ['binary', 'multiclass'],  # 目标；二分类和多分类
    'num_leaves': range(20, 150),  # 叶子节点数量
    'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],  # 学习率
    'feature_fraction': [0.6, 0.8, 1.0],  # 特征采样比例
    'bagging_fraction': [0.6, 0.8, 1.0],  # 数据采样比例
    'bagging_freq': range(0, 80),  # 数据采样频率
    'verbose': [-1]  # 是否显示训练过程中的详细信息，-1表示不显示
}

from sklearn.model_selection import train_test_split, RandomizedSearchCV
# 初始化模型
model = lgb.LGBMClassifier()


# 使用随机搜索进行参数调优
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=model,
                                   param_distributions=param_dist, # 参数组合
                                   n_iter=100, 
                                   cv=5, # 5折交叉验证
                                   verbose=2, 
                                   random_state=42, 
                                   n_jobs=-1)
# 模型训练
random_search.fit(X_train, y_train)

6. 输出最佳参数与评估

python 复制代码 
print("Best parameters found: ", random_search.best_params_)

# 使用最佳参数训练模型
best_model = random_search.best_estimator_
best_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = best_model.predict(X_test)
y_pred = [round(i) for i in y_pred]  # 将概率转换为类别

# 评估模型
print('Accuracy: %.4f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

7. 特征重要度可视化

python 复制代码 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
# 获取特征重要度
feature_importance = best_model.feature_importances_
feature_names = X.columns

# 创建特征重要度 DataFrame
importance_df = pd.DataFrame({
    'Feature': feature_names,
    'Importance': feature_importance
})

# 按重要度排序
importance_df = importance_df.sort_values(by='Importance', ascending=False)

# 绘制特征重要度
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Importance', y='Feature', data=importance_df)
plt.title('特征重要度分析')
plt.xlabel('重要度')
plt.ylabel('特征')
plt.show()

四、分析结论与业务洞见

关键发现

  1. 应用使用时间：用户在移动应用上的花费时间是区分不同行为类别的关键指标。
  2. 屏幕开启时间：屏幕开启时间越长，通常对应更活跃的用户行为。
  3. 安装应用数量：设备上安装的应用数量反映了用户的多样化使用习惯。

业务建议

  1. 个性化服务：根据用户行为类别提供个性化应用推荐。
  2. 产品优化：关注高活跃用户的使用痛点，优化产品体验。
  3. 精准营销：针对不同行为类别的用户制定差异化的营销策略。

五、优化方向与思考

模型优化

  1. 超参数调优：使用网格搜索或贝叶斯优化进一步调整模型参数。
  2. 特征工程：尝试构建更多有意义的特征组合，如应用使用时间和数据耗用量的比值。

通过基于 LightGBM 的用户行为分类模型，可以有效识别不同用户群体的使用模式，为业务决策提供有力支持。希望本文的代码和分析能为您的项目提供有价值的参考！

六、完整代码

python 复制代码 
import pandas as pd
import numpy as np
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv("user_behavior_dataset.csv")

# 处理分类变量
categorical_columns = ['Device Model','Operating System','Gender']
data = pd.get_dummies(data, columns=categorical_columns)
# 划分特征与标签
X = data.drop(['User Behavior Class','User ID'], axis=1)
y = data['User Behavior Class']

# 分层抽样拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, 
    test_size=0.2, 
    stratify=y,  
    random_state=42
)

# 创建 LightGBM 数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

# 设置模型参数
model = lgb.LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)


# 设置参数范围
param_dist = {
    'boosting_type': ['gbdt', 'dart'],  # 提升类型  梯度提升决策树（gbdt）和Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees（dart）
    'objective': ['binary', 'multiclass'],  # 目标；二分类和多分类
    'num_leaves': range(20, 150),  # 叶子节点数量
    'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],  # 学习率
    'feature_fraction': [0.6, 0.8, 1.0],  # 特征采样比例
    'bagging_fraction': [0.6, 0.8, 1.0],  # 数据采样比例
    'bagging_freq': range(0, 80),  # 数据采样频率
    'verbose': [-1]  # 是否显示训练过程中的详细信息，-1表示不显示
}

from sklearn.model_selection import train_test_split, RandomizedSearchCV
# 初始化模型
model = lgb.LGBMClassifier()


# 使用随机搜索进行参数调优
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=model,
                                   param_distributions=param_dist, # 参数组合
                                   n_iter=100, 
                                   cv=5, # 5折交叉验证
                                   verbose=2, 
                                   random_state=42, 
                                   n_jobs=-1)
# 模型训练
random_search.fit(X_train, y_train)


print("Best parameters found: ", random_search.best_params_)

# 使用最佳参数训练模型
best_model = random_search.best_estimator_
best_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = best_model.predict(X_test)
y_pred = [round(i) for i in y_pred]  # 将概率转换为类别

# 评估模型
print('Accuracy: %.4f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
# 获取特征重要度
feature_importance = best_model.feature_importances_
feature_names = X.columns

# 创建特征重要度 DataFrame
importance_df = pd.DataFrame({
    'Feature': feature_names,
    'Importance': feature_importance
})

# 按重要度排序
importance_df = importance_df.sort_values(by='Importance', ascending=False)

# 绘制特征重要度
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Importance', y='Feature', data=importance_df)
plt.title('特征重要度分析')
plt.xlabel('重要度')
plt.ylabel('特征')
plt.show()
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