После этого мы создали и обучили модель логистической регрессии с помощью класса `LogisticRegression` из scikit-learn на обучающем наборе данных. Затем мы использовали обученную модель, чтобы сделать предсказания на тестовом наборе данных.

Наконец, мы оценили качество модели, вычислив метрики, такие как точность (`accuracy`), матрица ошибок (`confusion_matrix`) и отчет о классификации (`classification_report`). Эти метрики помогают нам понять, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей классификации и какие ошибки она допускает.

Таким образом, с помощью модели логистической регрессии мы можем предсказывать вероятность совершения покупки клиентом на основе его поведения на сайте, что может быть полезно для принятия решений о маркетинговых стратегиях, персонализации предложений и улучшении пользовательского опыта.

Код решения:

```python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

# Загрузка данных

data = pd.read_csv("customer_data.csv")

# Предобработка данных

# Например, заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных признаков и т.д.

# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы

X = data.drop('purchase', axis=1) # признаки

y = data['purchase'] # целевая переменная

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Обучение модели логистической регрессии

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе

y_pred = model.predict(X_test)

# Оценка качества модели

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

class_report = classification_report(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

print("Confusion Matrix:\n", conf_matrix)

print("Classification Report:\n", class_report)

```

Этот код загружает данные о клиентах, разделяет их на обучающий и тестовый наборы, обучает модель логистической регрессии на обучающем наборе, предсказывает целевую переменную на тестовом наборе и оценивает качество модели с помощью метрик, таких как точность, матрица ошибок и отчет о классификации.

Перед выполнением этого кода необходимо убедиться, что данные находятся в файле "customer_data.csv" и соответствуют описанной выше структуре. Кроме того, предварительная обработка данных (например, заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных признаков) может потребоваться в зависимости от конкретного набора данных.

Метод k ближайших соседей (k-NN):

Метод k ближайших соседей (k-NN) представляет собой простой и интуитивно понятный алгоритм классификации, который основан на принципе "похожесть привлекает". Он оперирует идеей о том, что объекты, находящиеся близко в пространстве признаков, склонны принадлежать к одному и тому же классу.

В процессе классификации нового объекта алгоритм ищет k ближайших объектов в обучающем наборе данных, используя заданную метрику расстояния (например, евклидово расстояние). Затем он присваивает этому объекту класс, который наиболее часто встречается среди соседей (например, с помощью голосования).

Одним из основных преимуществ метода k-NN является его простота и интуитивная понятность. Он не требует сложной предварительной обработки данных или параметров для обучения во время этапа обучения, что делает его привлекательным для быстрого прототипирования и начального анализа данных. Кроме того, k-NN хорошо работает на небольших наборах данных и может быть эффективным в задачах с небольшим числом классов.