<jupyter_start><jupyter_text>데이터 세트* [UCI Machine Learning Repository: Online Shoppers Purchasing Intention Dataset Data Set](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Shoppers+Purchasing+Intention+Dataset)* [Online Shopper's Intention - Kaggle](https://www.kaggle.com/roshansharma/online-shoppers-intention)* 12,330개의 세션에 속하는 특징 벡터로 구성됩니다.* 특정 캠페인, 특별한 날, 사용자 프로필 또는 기간에 대한 경향을 피하기 위해 각 세션이 1년 기간 동안 다른 사용자에게 속하도록 데이터 세트를 구성했습니다. 데이터 속성* 데이터 세트는 10개의 숫자 속성과 8개의 범주 속성으로 구성됩니다.'수익' 속성은 클래스 레이블로 사용할 수 있습니다.* "관리", "관리 기간", "정보", "정보 기간", "제품 관련" 및 "제품 관련 기간"은 해당 세션에서 방문자가 방문한 다양한 유형의 페이지 수와 각 페이지에서 보낸 총 시간을 나타냅니다. 이 페이지 카테고리. 이러한 기능의 값은 사용자가 방문한 페이지의 URL 정보에서 파생되며 사용자가 작업을 수행할 때 실시간으로 업데이트됩니다. 한 페이지에서 다른 페이지로 이동합니다. * "이탈률", "종료율" 및 "페이지 값" 기능은 전자 상거래 사이트의 각 페이지에 대해 "Google Analytics"에서 측정한 측정항목을 나타냅니다.     * 웹 페이지에 대한 "이탈률" 기능의 값은 해당 페이지에서 사이트에 들어간 다음 해당 세션 동안 분석 서버에 대한 다른 요청을 트리거하지 않고 나가는("바운스") 방문자의 비율을 나타냅니다.     * 특정 웹 페이지에 대한 "종료율" 기능의 값은 해당 페이지에 대한 모든 페이지뷰, 즉 세션의 마지막에 있었던 비율로 계산됩니다.     * "페이지 값" 기능은 사용자가 전자 상거래를 완료하기 전에 방문한 웹 페이지의 평균 가치를 나타냅니다. * "특별한 날" 기능은 거래로 세션이 종료될 가능성이 높은 특정 특별한 날(예: 어머니날, 발렌타인 데이)에 사이트 방문 시간이 얼마나 가까운지를 나타냅니다. 이 속성의 값은 주문 날짜와 배송 날짜 사이의 기간과 같은 전자 상거래의 역학을 고려하여 결정됩니다. 예를 들어 발렌티나의 날의 경우 이 값은 2월 2일과 2월 12일 사이에 0이 아닌 값을 취하고 다른 특별한 날과 가까우지 않는 한 이 날짜 전후에 0을 취하며 2월 8일의 최대값은 1입니다. * 데이터 세트에는 운영 중인 것도 포함됩니다. * 시스템, 브라우저, 지역, 트래픽 유형, 재방문 또는 신규 방문자인 방문자 유형, 방문 날짜가 주말인지 여부를 나타내는 부울 값 및 연도의 월. 변수 설명* 수익 => 수익을 낼 수 있는지 여부를 나타내는 클래스 * 관리, 관리 기간, 정보, 정보 기간, 제품 관련 및 제품 관련 기간 => 방문자가 해당 세션에서 방문한 다양한 유형의 페이지 수와 총 시간을 나타냅니다. 각 페이지 카테고리. * 이탈률 => 해당 페이지에서 사이트에 들어간 다음 해당 세션 동안 분석 서버에 대한 다른 요청을 트리거하지 않고 떠나는("바운스") 방문자의 비율 * 종료 비율 => 세션에서 마지막이었던 비율 * 페이지 값 = > 기능은 사용자가 전자 상거래를 완료하기 전에 방문한 웹 페이지의 평균 값을 나타냅니다. * Special Day => 세션이 발생한 특정 특별한 날(예: 어머니날, 발렌타인 데이)에 사이트 방문 시간이 얼마나 가까운지를 나타냅니다. 거래로 마무리될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 발렌티나의 날의 경우 이 값은 2월 2일과 2월 12일 사이에 0이 아닌 값을 취하며 다른 특별한 날과 가까우지 않는 한 이 날짜 전후에 0을 취하며 2월 8일 * 운영 체제, 브라우저, 지역, 트래픽 유형 => 웹사이트를 방문하는 데 사용되는 다양한 운영 체제, 브라우저, 지역 및 트래픽 유형 방문자 * 유형 => 고객이 재방문인지 신규 방문자인지 * 주말 => 방문 날짜가 다음인지 여부를 나타내는 부울 값 주말 * 월 => 월.  분류, 클러스터링 관련 논문* [Real-Time Prediction of Online Shoppers’ Purchasing Intention Using Random Forest](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7256375/)<jupyter_code>import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("online_shoppers_intention.csv")
df.shape
df.head()
df.tail()
df.info()
df["Revenue"].value_counts()
sns.countplot(data=df, x="Revenue")
df.describe()
df.describe(exclude="number")
df.select_dtypes(include="number").skew()
df.select_dtypes(include="number").kurt()
_ = df.hist(figsize=(12, 12), bins=50)
df.nunique()
label_name = "Revenue"
X = pd.get_dummies(df.drop(label_name, axis=1))
y = df[label_name]
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

model = ExtraTreesClassifier(random_state=42)
model
model.fit(X_train, y_train)
y_predict = model.predict(X_test)
y_predict
(y_predict == y_test).mean()<jupyter_output><empty_output>
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