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简介
构建多层感知机模型并用于门店周销售额预测
在本实验中，你将构建一个用于预测销售额的机器学习模型。在完成模型的训练与评估后，你将使用最终模型对新数据进行销售预测。
A. 选择哪种模型？
在分析和处理完项目数据之后，我们需要为当前任务选择合适的模型。尽管某些应用场景更适合使用更复杂的模型（例如，图像识别使用CNN，自然语言处理使用LSTM），但大多数实际应用都可以通过简单的多层感知机（MLP）来有效解决。
本案例研究的目标是预测多个零售门店的周销售额。模型输入管道所使用的特征数据包含常规的数值型和类别型特征，因此使用多层感知机（MLP）进行预测是完全适用的。