随机森林算法在电商用户购买行为预测中的应用研究

　　文档类型：学术论文
　　适用人群：电商运营人员、数据分析师、机器学习研究者、市场营销决策者

　　可解决的实际问题：帮助电商平台和商家利用用户历史数据，通过随机森林算法预测用户是否订阅通知（即购买意向），从而制定精准营销策略、优化库存管理、降低营销成本并提升经济效益。
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　　随着互联网技术的快速发展，我国网络购物用户规模在2024年12月已达9.74亿人，较2023年增长5947万人。庞大的用户群体在电商平台上留下海量浏览、购买等行为数据，如何从中提取有效信息并准确预测用户购买行为，成为电商企业提升竞争力的关键。该论文聚焦于随机森林算法在电商用户购买行为预测中的应用，将研究问题转化为一个二维分类问题，目标变量为“Newsletter Subscription”（是否订阅通知）。

　　研究使用MATLAB编程语言，对电商用户数据进行预处理后，通过ANOVA分析连续变量和卡方检验离散变量，筛选出与目标变量高度相关的关键特征，以提高模型性能。随后构建随机森林分类模型并进行评估。模型结果显示：准确率为68.3%，精确率为63.5%，召回率为75.7%，F1值为69.1%。这些指标表明随机森林模型在预测用户购买行为上具备一定有效性，尤其召回率较高，说明模型能较好地识别出潜在购买用户。

　　该研究证明，电商公司可以借助随机森林模型的预测结果，制定更准确的营销策略、优化产品推荐、识别潜在客户并提供个性化服务。这为电商行业减少营销成本、调整库存情况、增加经济效益提供了强有力的技术支持，对行业未来发展具有重要参考价值。

　　总结：本文系统阐述了随机森林算法在电商用户购买行为预测中的完整流程——从数据预处理、特征筛选到模型构建与评估，并给出了明确的性能数据。对于希望利用机器学习提升转化率的电商从业者，以及从事用户行为分析的研究人员，该论文提供了可复用的方法论和实证依据，是一份兼具理论深度与实践指导意义的参考资料。