Python 分类模型

Question

我有一个 df，其中包含许多关于 Home Depot 客户帐户的信息列。一些字段是帐户名、行业、领土、国家、州、城市、服务等... 我需要使用 python 构建一个模型，该模型允许我输入客户帐户名，我将获得类似于我输入的客户帐户的输出。

假设我输入了客户帐户“Jon Doe” 我想根据行业、国家、其他分类变量等特征获得类似于 Jon Doe 的其他客户帐户。

我该如何解决这个问题？我需要构建什么样的模型？

Answer 1

您需要为“接近度”创建一些指标 - 您对距离的定义。

您需要一种方法来将记录的所有（或所有与您相关的）字段与其他字段进行比较。

我现在能想到的best/easiest骨骼功能是

def rowDist(rowA, rowB):
  return industryDistance(rowA.industry, rowB.industry) \
    * industryDistanceWeight + geographicalDistance(rowA, rowB) \
    * geographicalDistanceWeight

然后您只需搜索距离最短的行。