基于梯度提升决策树算法的广告投放收益预测项目，数据全、代码全、文档也挺详细。适合想用大数据技术实际商业问题的你，尤其是广告优化场景下的数据。

广告投放策略优化的实验项目，数据集+实验代码+6000 字实验报告，内容实在。用的是梯度提升决策树，在广告收益预测这块还蛮常见，效果也不错，关键是实现不复杂，逻辑清晰。

项目用Python做数据，适合入门也适合做毕设或实战练手。代码结构清楚，基本就是用pandas清洗数据、sklearn跑模型，响应也快，跑起来没啥坑。尤其是你想了解机器学习在广告投放上的应用，这个就挺有参考价值。

数据维度还挺丰富，涉及媒介类型、播放频次、费用等字段。你可以自己动手做特征工程，调调learning_rate或者n_estimators，对比下结果，挺有意思。文档写得也不错，逻辑顺下来就懂了。

你要是对决策树感兴趣，顺便也可以看看这些拓展资料：

如果你在做广告类项目，或者想做个和大数据相关的展示，这套资源可以直接拿来上手。哦对了，代码别忘了看注释，写得还蛮细的。