Dans le sujet de la recherche de l'utilisateur, le portrait de l'utilisateur presque toutes les entreprises fera, l'agriculture consiste en des classes statistiques: le montant de l'achat du mois précédent, le nombre de jours d'exploitation la semaine dernière, etc. Inclure profondément des informations profondes: besoins potentiels, période de cycle de vie, v.v.; L'étalonnage de l'ancienne personne, le deuxième test doit surmonter certaines manières particulières. Cet article est une série de cartes dans cet article.

Le processus d'ignorance de la conception pré-traitement, les principales étapes axées sur le développement de portraits, des portraits en ligne, des mises à jour des portraits et trois étapes, chaque étape ne suffit pas

. Premièrement, Portrait de développeur
Lorsque notre portrait de notre utilisateur de développeur est similaire aux besoins de l'ordre de l'utilisateur, j'espère que l'utilisateur enregistré aura un problème avec

d'historique des échantillons positifs et négatifs , nous pouvons utiliser des données historiques pour vérifier la main-d'œuvreNos cadavres portraits. Par exemple, la Banque disposera d'une variété de mauvais échantillons et de bons échantillons en dehors de la conception de crédit de l'utilisateur, en fait, le problème est converti en questions classées pour résoudre les évaluations.

1, rappel, pécision, KS, courbe F1, courbe ROC, matrice assortie, AUC

pour ce problème, il y avait de nombreux degrés plus précisément à propos de Maturité, la précision de l'évaluation de l'échantillon de test est correcte




Cette image est très populaire de récupération abstraite, de pécision, de courbe de levage, de courbe roc, de matrice sleazy.

FPR = FP / (FP + TN)

Rappel = TP = TP / (TP + FN) Précision = TP / (TP + FP)

Courbe courbe: 2 * précision * rappel / (précision + rappel)

Courbe ROC: TPR vs FPR, c'est-à-dire une récupération VS précise

AUC: zone sous la courbe ROC, c'est une méthode de zone, intégrale ou château ci-dessousONG ROC.

2, Vérification croisée

Tous les portraits de la formation de suivi, un exemple, le sexe portrait de l'utilisateur est une interruption utilisant le superviseur, lorsque vous ne pouvez pas accéder directement aux données de l'application, vous ne pouvez pas accéder directement aux données de l'application, ne peut remplir que l'utilisateur via d'autres fonctionnalités de données.

Tout d'abord, nous avons filtré toutes les caractéristiques principales des données totales dans les données totales, à chaque fois que vous utilisez les caractéristiques de deux fonctionnalités de formation de formation, en utilisant une formation. Caractéristiques permettant de configurer des modèles, puis utilisez les caractéristiques de test pour déterminer si le modèle est raisonnable ou non, tel que les chaussures féminines de la chaussure de l'utilisateur, moins que les groupes d'utilisateurs masculins, le modèle est inhabituel, supprimé), intégrant les modèles finaux tous raisonnables.

Dans une telle logique, nous éliminons tous tous les modèles inhabituels inhabituels inhabituels et la précision du portrait de l'utilisateur vérifié.g Processus de formation.

secondes.

Module de déformation de l'utilisateur:

Une explication est une allocation de garantie A1 = A2 aléatoirement, bonne plus que A3 par rapport au test de portrait A1 + A2 effet? Comment correct?

MARDI, Portrait de l'utilisateur mis à jour

Après avoir terminé des portraits, il y aura un processus de boucle d'optimisation des portraits, le retour des services à la clientèle est un très manière commune et efficace.
, dans,

par exemple, nous avons identifié 100 000 personnes, extrait aléatoire 100 personnes, disponible au hasard la liste d'utilisateurs a installé l'application. Voir la distribution de téléchargements d'applications similaires des utilisateurs;

L'axe horizontal est les mêmes réglages concurrentiels du téléphone mobile de l'utilisateur, l'axe vertical correspond à un numéro d'échantillonnage aléatoire de 100 personnes. La distribution de 1 personne est le principal portrait de l'utilisateur xLe plus mal, le nombre de téléchargements d'applications similaires est axé sur environ 1, l'utilisateur est déterminé à être extrêmement précis Distribution de 2 foules Crowds 3 distributeurs est situé près du volume d'exception basse, identifier les personnes incorrectivement ] Les portraits d'utilisateurs sont le fondement des opérations de données, mais également un module indispensable de creusement en profondeur. L'image est d'abord, assurez-vous que la qualité du portrait et que le prochain comportement numérique profond a une percée.