CVR 预估难点

最新推荐文章于 2024-10-26 15:56:50 发布
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本文探讨了机器学习中常见的两个问题：数据稀疏（Datasparsity）及样本选择偏差（Sampleselectionbias），并提供了针对性的解决策略，包括InformedUndersampling和SMOTE等技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.Data sparsity

点击到转化数据稀疏，特征训练不充分。

解决办法：

1.Informed Undersampling
在这里插入图片描述
2.SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)
在这里插入图片描述

2.Sample selection bias

训练、预测使用的样本空间不一致。

解决办法：

大师鲁
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精通推荐算法7：多任务学习 -- 总体架构
谢杨易的博客
05-29 2126
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关于推荐系统的全面调研与探讨！千万别错过！
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02-25 455
简单定义来说：推荐系统是一个信息过滤系统，根据用户的历史行为，社交关系，兴趣点，来判断用户当前感兴趣的物品和内容。 其根据不同的目标定义，也会导致不同的推荐结果，从measure上来考虑，包括用户满意度，预测准确度，覆盖率，多样性，新颖性，精细度，实时性，内容时效性，内容质量，商业目标等等。 1. 常用评测指标 用户满意度：用户是推荐系统中非常重要的参与者,他们的满意度也直接决定了推荐系统的好坏.但是用户满意度这个指标无法离线计算,只能通过用户调查或者在线实验获得，一般都是线上行为统计，包括购买率（CV
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