정확성 및 도달 범위

마지막 업데이트: 2023-05-21
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알고리즘 트레이트의 정확도와 도달 범위 간의 관계를 설명합니다.

정확도 대 도달 범위: 정보

알고리즘 트레이트를 사용하여 작업할 때는 정확도와 도달 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 정확도는 사용자가 기준선과 얼마나 유사한지 나타내는 점수 값으로 표시됩니다. 정확도 척도의 범위는 0(가장 정확하지 않음)부터 1(가장 정확함)까지입니다. 도달 거리는 트레이트에 포함할 고유 사용자 수를 나타내는 값입니다. 도달과 정확도는 반비례 관계입니다. 정확한 트레이트는 더 적은 사용자에게 도달하고 더 큰 도달 범위를 갖는 트레이트는 정확도가 떨어집니다. 다음 이미지는 이러한 개념을 보여 줍니다.

정확성 및 도달 범위가 대상 크기에 영향을 줌

비즈니스 목표는 알고리즘 트레이트를 사용하여 작업할 때 정확성과 도달 가능성에 대해 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되어야 합니다. 정확도가 목표인 경우 모델 실행 간에 트레이트 인구가 증가하거나 감소할 수 있습니다. 모집단 변화는 알고리즘이 각 평가 기간 동안 결정을 내린 결과이다. 때때로 처리 주기 동안 알고리즘이 더 많은 자격을 갖춘 사용자를 찾고, 다른 동안 더 적은 사용자를 찾을 수 있습니다. 결과는 모델 및 새 방문자를 만드는 데 사용된 기준선 데이터와 이전 모델 실행 이후 나타난 트레이트 자격에 따라 결정됩니다. 반대로 도달 범위를 사용하여 작업할 때 사용자 모집단 수는 일정하게 유지됩니다. 예를 들어, 10,000명의 사용자에게 연결하려는 경우 알고리즘은 각 모델 실행에 대해 항상 해당 숫자를 히트하도록 합니다.

정확성과 도달 범위에 대한 일반 사용 사례

정확도 또는 도달 범위에 대한 초점은 특정 세그먼트로 달성하려는 목표에 따라 다릅니다. 다음 표는 트레이트를 생성할 때 정확도와 도달 범위를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

트레이트 결정 선호 다음을 찾는 데 도움
정확도 모델의 기본 고객과 유사한 사용자. 특정 대상에게 연결하려는 경우 타겟팅된 캠페인에 유용합니다.
도달 각 데이터 실행에 대한 특정 사용자 수입니다. 특정 크기의 대상자에게 도달하려는 경우 브랜드 캠페인에 유용합니다.

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