这是一个关于使用回归算法预测客户生命周期价值（LTV）的实践案例。主要目的是演示如何利用历史电商订单数据，通过构建RFM模型特征（最近一次消费天数R、消费频率F、消费金额M），并应用机器学习中的线性回归模型来预测用户的年度LTV。 
数据结构：
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数据来源： GitHub - huangjia2019/ai-in-practice: 极客时间 AI原生基础实战课 
佳哥原来的模型效果一般，不如让claude code写一个劲的！
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一句话，让claude code写一个劲的： 

阅读 @回归算法预测LTV.ipynb  ，目前的线性回归预测效果不是很好，需要     你进行换一个新的方法进行预测更好，请先进行分析规划，写下文档 

Claude Code 出马：
### 1.1 线性回归表现
根据笔记 `回归算法预测LTV.ipynb` 最后的评估结果...