Как функция "Важность функций" помогла мне сделать правильные выводы по результатам тестирования A B В этом посте я хочу сосредоточиться на использовании машинного обучения для дополнения других задач анализа данных, в частности A / B-тестирования. Предполагается, что это будет практический пост, а не теоретическое обсуждение, и я предполагаю, что вы, по крайней мере, немного знакомы с A / B-тестированием , Случайным лесом и Feature Важность . Недавно я столкнулся с интересной..

Введение Эксперименты — это мощный способ проверки гипотез, извлечения уроков из данных и принятия обоснованных решений. Однако не все эксперименты одинаковы. Качество и достоверность эксперимента во многом зависят от выбора и оценки метрик. Метрики — это количественные показатели, которые указывают на производительность, поведение или результат эксперимента. Они помогают нам ответить на такие вопросы, как: Как эксперимент повлиял на пользователей? Достиг ли эксперимент своей цели?..

Часть 3: Работа с предвзятостью. Интуитивно понятные пошаговые методы. Ищете начало? Нажмите здесь , чтобы перейти к части 1 Введение В предыдущем сообщении блога мы обсудили распространенные в отрасли методы измерения инкрементальности во время маркетинговых кампаний. С этого момента и в этой части мы сосредоточимся на методах, которые мы используем в Untie Nots , чтобы доказать постепенный эффект. В этом блоге мы обсудим простые и понятные методы: прямое инкрементальное..

Машинное обучение (ML) быстро меняет индустрию электронной коммерции. Используя ML, предприятия электронной коммерции могут получить представление о поведении клиентов, улучшить качество обслуживания клиентов и увеличить продажи. Вот некоторые из наиболее распространенных вариантов использования ML в электронной коммерции: Персонализированные рекомендации по продуктам. Машинное обучение можно использовать для рекомендации продуктов клиентам на основе их прошлой истории покупок,..