 Na kotalela maloba oyo epesami, sala algorithme ya classification.
Mpo na ko classer soki client akoki kosomba produit to te, tokoki kosala algorithme ya classification binaire. Lolenge oyo ya algorithme ekosakola mbano na ba classes mibale possibles, na cas oyo "ekosomba" to "ekosomba te". Tala mwa ba étapes oyo okoki kolanda pona kosala algorithme ya classification : 1. **Kosangisa pe kobongisa ba données**: Sangisa ba données oyo etali variable cible, oyo ezali histoire ya achat ya client, pe ba fonctionnalités oyo ekoki ko influencer décision ya kosomba lokola démographie ba données, histoire ya navigation, etc. Formater ba données na format structuré mpe oyo ekoki kotangama na machine. 2. **Kabola ba Données**: Kabola ba données na ensemble ya formation pe ensemble ya test. Ensemble ya formation ekosalelama pona ko former algorithm alors que ensemble ya test ekosalelama pona ko évaluer performance na yango. 3. **Pona Modèle**: Pona algorithme ya classification oyo okosalela. Ezali na ba options ebele, na kati na yango ba nzete ya décision, ba voisins ya K-proche, régression logistique, pe misusu. Mokomoko na yango ezali na matomba mpe mabe na yango, yango wana ezali na ntina kopona oyo ekokani malamu na ba données mpe mokakatano oyo ezali na maboko. 4. **Kopesa formasyo na Modèle**: Salelá ensemble ya formation mpo na kopesa formasyo na algorithme. Yango esangisi kopesa algorithme ezala ba données ya entrée mpe ba étiquettes ya sortie correcte, mpo ete ekoka koyekola relation entre ba fonctionnalités na variable cible. 5. **Kotala Modèle**: Salelá ensemble ya test mpo na kotala ndenge algorithme esalaka. Okoki kosalela ba metrics lokola précision ya ba prédictions to matrice ya confusion pona ko comprendre ndenge algorithme ezali kosala. 6. **Fine-tune the Model**: Meka algorithme na kosalelaka ba paramètres na ba hyperparamètres différents pona koyeba soki amélioration ezali na performance. Zongela likambo yango tii ntango okosepela na matomba oyo okozwa. 7. **Kosala ba prédictions**: Soki algorithme esili ko former, okoki kosalela yango pona kosala ba prédictions. Pesa algorithme ba données ya sika mpe ekobimisa prédiction mpo na soki client azali probablement ya kosomba produit to te. Na mobimba, algorithme oyo ya classification binaire ekosalisa mpo na koyeba soki client moko oyo azali na probabilité ya kosomba produit moko na kotalela ba données historiques na ye mpe ba fonctionnalités mosusu oyo etali yango.