LU02.A02 - ML Programmierung

1. Ablauf von Machine Learning anwenden können.

• Sozialform: Partnerarbeit
• Zeitbudget: 40 Minuten
• Erwartetes Ergebnis: Python Script, dass auf Input-Daten Kaufentscheidungen des Kunden vorhersagen kann.

Ein Online-Shop möchte vorhersagen, ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird oder nicht. Gegeben seien die nachfolgenden Attribute:

• age (Alter)
• past_purchases (Anzahl bisheriger Einkaeufe)
• minutes_on_page (Verweildauer)
• buy (Zielvariable: 0/1)

Die nachfolgende CSV-Datei mit 30 Muster-Datensätzen steht Ihnen zur Verfügung: m245_lu02_a02_input.csv

Schreiben Sie ein Skript ml_basics_shop.py, das:

• die CSV einliest (pandas)
• Features (X) und Zielvariable (y) trennt
• Daten in Train/Test splittet (z. B. 80/20, random_state=42)
• eine Pipeline erstellt mit:
  • Standardisierung (StandardScaler)
  • Modell: Logistische Regression
• das Modell trainiert
• Vorhersagen fuer Testdaten berechnet

Geben Sie die nachfolgende Kennzahlen aus:

• Accuracy
• Confusion Matrix
• Classification Report (Precision/Recall/F1)

Lösung

Volkan Demir