python数据分析：特征选择与电商产品相关性分析

大型在线零售商通常借助基于查询的搜索技术，协助消费者在其网站上寻找所需的信息或商品。他们能够运用先进的技术手段，为用户打造更加优质的体验。这源于他们充分认识到搜索相关性的重要性，同时意识到长时间或多次失败的搜索行为可能使用户流失，因为现代用户已习惯并期待能够即时呈现、高度相关的搜索结果，例如在淘宝或京东等平台所获得的体验。

尽管搜索引擎对于任何电子商务企业的成功都具有关键作用，但对于中小型在线零售商而言，构建高效的搜索功能却并非易事。这往往需要大量的人工标注数据以及复杂的机器学习方法作为支撑。

即使在数据发生变动或结构存在不合理之处的情况下，查询结果仍可能不够准确，而高质量的搜索系统应能始终返回与用户需求高度匹配的结果。以下是我们今天将要进行的工作：仅以原始文本作为输入内容，我们的目标是预测Home Depot网站上产品与特定搜索词之间的相关性程度，从而助力其优化客户的购物体验。

数据

数据在kaggle上下载

数据集描述：

本次研究中所采用的三个数据表格如下：

• train.csv 作为训练集，涵盖了产品信息、搜索关键词以及相关性评分
• product_descriptions.csv 包含各个