问题背景：目前我们有包括评论，评价，页面跳出率等信息的200个商品售卖信息数据。我们设置数值数据和文本数据在内的八个自变量，以商品售出量为因变量。现对上述200条商品售卖信息进行训练，希望使用适当的机器学习模型能够对任意一个商品给定上述八个指标的购买信息，对其售出量进行预测。
目前选择的机器学习模型有最基本的预测模型：多元线性回归模型，集成学习中boosting和bagging的经典算法：GBDT和随机森林。
请问对于上述问题，选择这三种模型的原因是什么，与数据是否有关，还是这三种模型是当前最佳的回归模型?上述三种模型在处理该预测问题时存在的问题分别是什么？使用上述三种模型处理该预测问题分别具有怎样的优势，使得其适用于上述问题呢？
以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
选择多元线性回归模型、GBDT和随机森林模型来解决该预测问题的原因是因为这三种模型都是常用的回归模型，适用于处理数值型和文本型自变量的数据，并且在处理该问题上都有一定的优势。
对于数据本身，需要先进行数据清洗和特征选择等预处理工作，确保数据质量和特征的相关性，以提高模型的预测精度。
多元线性回归模型是一种基础的回归模型，适用于处理线性关系比较明显的数据，但是对于非线性数据的处理能力较弱，容易出现欠拟合或过拟合的情况。
GBDT和随机森林模型都是集成学习中比较经典的算法，能够有效地处理非线性数据，并且具有一定的泛化能力，可以有效地避免过拟合问题。其中，GBDT模型通过加入多个弱分类器，使得模型具有更强的拟合能力，但容易出现过拟合问题；而随机森林模型则通过随机抽样和特征选择等方法，使得模型具有更好的泛化能力和鲁棒性。
在处理该预测问题时，多元线性回归模型适用于简单的线性关系较为明显的数据；GBDT模型适用于非线性关系较为复杂的数据，并且可以有效地处理异常值等问题；随机森林模型则适用于数据量较大、特征较多的情况下，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
下面是使用Python中的sklearn库实现多元线性回归模型、GBDT模型和随机森林模型的示例代码：
# 导入相关库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor, RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗和特征选择等预处理工作
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 多元线性回归模型
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)
lr_pred = lr_model.predict(X_test)
lr_mse = mean_squared_error(y_test, lr_pred)
print('多元线性回归模型的均方误差为：', lr_mse)
# GBDT模型
gbdt_model = GradientBoostingRegressor()
gbdt_model.fit(X_train, y_train)
gbdt_pred = gbdt_model.predict(X_test)
gbdt_mse = mean_squared_error(y_test, gbdt_pred)
print('GBDT模型的均方误差为：', gbdt_mse)
# 随机森林模型
rf_model = RandomForestRegressor()
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(X_test)
rf_mse = mean_squared_error(y_test, rf_pred)
print('随机森林模型的均方误差为：', rf_mse)