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文档简介

精准营销建设方案精准营销建设方案页页#影响三项内容：推荐模型，人工特征工程模型以及依赖数据。而我们常说的模型自优化主要体现在基于人工智能自动构建的推荐模型上，而人工特征工程模型以及依赖数据往往依然需要人为的进行优化。结果评价的直接对象为推荐模型，一般推荐模型的评价可以分为离线评估与在线评估两种模式离线评估可以采用混淆矩阵进行模型的效能分析，由于营销的黑白样本数据_\TPTP+_\TPTP+FPTPr=TP+FN_TP+TN_P+NFP+FNP:精度r:召回率齐精确率e:错误率可得性较高，因此可以通过对带标识的样本数据进行测试，并得出模型效能预测10合计实际1TruePositive(TP)FalseNegative(FNJA-ctualPoEi:i7e(TP+l:N)0FalsePositive(FP)TrueNegativefTN)ActualNegstive(FR4-TN)合计PredictedPasitive(TP+FPJPredictedNegative(FN+TN)TP+FP+FN+TN其中精度与召回率是评价一个模型的效能的主要指标，两个指标相互制衡，必须同时达标才能认为模型通过测试。而在线评估在营销场景上主要采用A/BTEST的方式，通过同时上线两个同—推荐场景的不同模型，通过对用户的分桶测试，来确定模型那个更优，是一个比较性质的监测方式，也是最科学的评估方式。

而当推荐模型经过一段时间的优化和自优化后，如果发现依然无法达到预期的目标，我们则需要开始关注推荐模型以外数据本身的问题。对于数据质量的评估相比对推荐模型的评估而言要复杂的多，需要大量的人工干预过程，也是花费精力最大的地方。数据质量本身的评估体系主要从某—个字段的空值率，连续

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