Λ
На ум приходит бинарная классификация с ее метриками качества и ранжирование по сырым вероятностям
бинарная с вероятностью принадлежности к классам
Size: a a a
2016 August 23
D🐈
Стандартная задача по теорверу
Λ
может, стоит решающие деревья попробовать
A
Статью можно, но без упоминания клиента )
Если что-то сделаю, запощу у себя в блоге
D🐈
Графы же,не?
Λ
Графы же,не?
зачем О_О
YC
Если что-то сделаю, запощу у себя в блоге
Можно ссылку, отслеживать?
KN
Уточню - Есть 18к компаний и 80к встреч с ними. по встречам есть результаты - продано 10 продуктов на 100000р
A
Уточню - Есть 18к компаний и 80к встреч с ними. по встречам есть результаты - продано 10 продуктов на 100000р
По каждой встрече как выражен результат? Сделка заключена/не заключена?
Λ
ну, условно можно считать, что для той компании, которой не продано, сделка не заключена
KN
ну есть оценка результата в количестве продуктов и из маржинальности
Λ
если всего 10 продаж на 80к встреч — это странно немного, честно
DM
если всего 10 продаж на 80к встреч — это странно немного, честно
Немножк))))
KN
это я для примера с 1 встречи
A
Вероятность сделки как таковой и расчет профита, это кагбэ разные вещи
D🐈
если всего 10 продаж на 80к встреч — это странно немного, честно
Это настораживает как минимум
DM
Вероятность сделки как таковой и расчет профита, это кагбэ разные вещи
++
A
Вообще я подобную задачу решал на конкурсе: сначала делил на два класса, потом в одном предсказывал количественную переменную отклика
Λ
Вообще я подобную задачу решал на конкурсе: сначала делил на два класса, потом в одном предсказывал количественную переменную отклика
Возьми хотя бы kaggle