实战六十五：基于机器学习实现电信用户个性化推荐项目 附完整代码数据集

作业背景

近年来，电信运营商推出大量的电信套餐用以满足用户的差异化需求，面对种类繁多的套餐，如何选择最合适的一款对于运营商和用户来说都至关重要，尤其是在电信市场增速放缓，存量用户争夺愈发激烈的大背景下。针对电信套餐的个性化推荐问题，通过数据挖掘技术构建基于用户消费行为的电信套餐个性化推荐模型，根据用户业务行为画像结果，分析出用户消费习惯及偏好，匹配用户最合适的套餐，提升用户感知，带动用户需求，从而达到用户价值提升的目标。

作业任务

根据所提供的用户结构化数据，如用户属性（个人基本信息、用户画像信息等）、业务属性、消费习惯及偏好等，基于本学期所学知识构建一个分类模型，为用户选择最适合的套餐。

数据说明

data 文件夹下包含训练集 train.csv，用来训练模型；测试集 test.csv，用来测试模型性能；提交示例文件 submit_sample.csv。