声明
第一章 绪 论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3.1 研究内容与方法
1.3.2 技术路线图
第二章 文献综述和相关理论
2.1 国内外文献综述
2.2 相关理论
2.2.1 XGBoost
2.2.2 LightGBM
2.2.3 CatBoost
第三章 数据来源和特征工程
3.1.1 数据说明
3.1.2 选择该数据的原因
3.2.1 数据表基本分析
3.2.2 数据处理
3.2.3 特征工程
第四章 评价指标与模型预测
4.1 模型评价指标
4.1.1 MSE
4.1.2 MAE
4.1.3 RMSE
4.2 基于单模型的Gstore消费预测
4.2.1 基于XGBoost的Gstore消费预测模型
4.2.2 基于LightGBM的消费预测模型
4.2.3 基于CatBoost的消费预测模型
4.3 基于混合模型的Gstore消费预测
4.3.1 XGBoost模型同类叠加
4.3.2 模型LightGBM和CatBoost，XGBoost组合叠加
4.4 模型对比研究
第五章 结 论
5.1 主要研究结果
5.1.1 消费分析是大势所趋
5.1.2 特征工程具有重要意义
5.1.3 混合分类模型具有精度优势
5.2 研究的不足与展望
参考文献
附录
致谢
