由于我的评论不合适，我会回答这个问题。

• 如果你也有网络数据，我认为这个问题会得到更好的解决。说在购物车中添加所需的必需品后，客户将检查总金额。如果低于50$，则此人将添加更多项目。所以检查这个可以给你一个更好的线索。
• 为了更好地猜测，您必须拥有的另一个数据是该人将商品添加到购物车的顺序。这还将为您提供有关客户添加到购物车以尝试越过最低门槛的廉价商品的重要线索。
• 您还必须为客户将廉价商品与昂贵商品分开。上述两种方法的数据是明确的赠品。
• 这可能是个人意见，但每当我需要超过运费门槛时，我通常会添加我之前已经购买的物品来逃避运费。在大多数情况下，您将需要更多数据来确定这是否属实。
• 如果您没有上述任何数据，纯粹的机器学习方法将是选择一个成本高且有点受欢迎的项目，以及一个将具有相同兴趣的人聚集在一起的项目。比如说，一本关于 ML 的好书就是这个项目。您找出所有购买这本书的客户。检查客户购买的所有其他东西之间的所有相似之处，比如说一个客户在此之后添加了一本关于 AI 的书，而另一个购买了一本关于 python 的书。所以这些都与计算机科学相关。继续下去，直到你发现所有客户之间普遍不同的所有东西，因为现在他们正在购买跨越门槛，每个人都会根据自己的要求购买，而没有共同的兴趣。那里有你需要的所有数据。
• 或者你可以使用这种方法的逆向，找到一个不重要的东西，比如糖。将所有购买此商品的客户串在一起。检查他们的兴趣，看看它是否与糖有关。如果不将它们发送到一组。现在在这个组中，匹配客户对其他项目的兴趣，如果不相似，你会很好地知道这个项目是跨门槛购买的。

我知道这是一种自以为是的答案。但我认为这些是公司没有透露的商业机密。所以你必须自己弄清楚算法。此外，简单的机器学习是行不通的，还需要大量的逻辑编程。而且我也认为你需要对人类心理学作品有一个很好的理解。您可以采访您的朋友和家人，了解他们会做什么并获得一般的直觉。希望这可以帮助！