排除算法（相似）模型中的特征 excluding-traits-in-algorithmic-look-alike-models
在本视频中，了解如何以及为何从算法（相似人群拓展模型）中排除特定（或一组）特征。
此功能的用例包括：
- 极其常见的特征（如网站访客特征）会使模型存在偏差，这对于查找高质量的相似受众没有帮助。 客户不再需要创建单独的数据源并将常见特征存储在新的数据源中，但现在可以简单地排除它们。
- 现在，有一种方法可以使用来自第三方的特征子集，例如只是行为兴趣，而不是模型中的所有信息。 第三方通常会发送大量数据，这些数据可能对客户没有帮助。 在某些情况下，不允许他们在建模时从法律角度使用所有数据。 现在，您可以排除不希望包含在模型中的特征或特征文件夹。
recommendation-more-help
468cbaa0-07ce-4354-9a38-4f23b645a466