星巴克数据集分析预测某人是否会响应报价XGBoost分类器训练模型
（包含程序源代码与数据集）


星巴克分析：预测某人是否会响应报价。目录项目动机我很好奇如何通过使用星巴克数据集找到客户想要的首选商品。描述公司向客户发送要约时面临的主要问题之一是公司不知道客户会优先选择哪个要约。 因此，公司发出报价时不知道客户想要什么报价。该项目预测报价是否由单个客户响应。 这意味着公司可以实施此预测，以帮助公司找到单个客户首选的报价并正确发送报价。 该项目实现了XGBoost分类器和星巴克数据集来训练模型。该项目实现了XGBoost分类器和星巴克数据集。 星巴克数据集包括投资组合，配置文件和成绩单数据集。 这些数据集用于训练XGBoost模型。安装XGBoost需要安装。conda install -c conda-forge xgboost在读取文件之前，请运行命令conda update pandas 。 为了使熊猫正确读取transcript.json文件。