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步骤1：数据分析与预处理
首先，我们需要对顾客的历史购买数据进行统计和分析。在数据预处理阶段，我们需要清洗数据，处理缺失值、异常值，并且转换非数值型数据。
步骤2：特征工程
为了预测顾客的购买行为，我们需要创建一系列特征，如顾客的购买频率，最近购买时间，购买的商品类别偏好等。
步骤3：模型选择与训练
我们可以选择合适的预测模型，例如随机森林、梯度提升树（GBM）或者神经网络，来根据顾客的特征预测其未来的购买行为。
步骤4：商品推荐
基于模型预测结果，我们可以推荐那些顾客可能感兴趣的商品。
步骤5：模型评估
最后，我们通过一些指标，如准确率、召回率、F1 分数等，来评估所建模型的性能。
下面提供一个简化的示例代码框架。
示例代码
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import