精確度和觸及 accuracy-and-reach

描述了算法特性中精度與到達度之間的關係。

準確度與距離:關於

在處理算法特性時,理解準確性與到達度之間的關係是非常重要的。 準確性由反映相似用戶與基線的程度的得分值表示。 精度刻度範圍從0(最不精確)到1(最精確)。 Reach只是一個值,它表示您希望包含在一個特性中的獨特用戶數。 距離和精度是反相關的。 準確的性狀達到的用戶較少,而且接觸度較大的性狀不準確。 下圖說明了此概念。

準確性和影響受眾規模

你的商業目標應該有助於你在運用算法特性時做出正確的準確和成功決策。 如果準確性是您的目標,請注意,在模型運行期間,特徵的數量可能會增加或減少。 群體變化是算法在每個評估週期中做出決策的結果。 有時,算法在處理週期中發現更多合格用戶,而在其他處理週期中,發現的用戶可能更少。 結果由用於建立模型的基線資料以及自上一個模型運行以來出現的新訪問者和特性資格確定。 相反,在使用reach時,用戶總數保持不變。 例如,如果您希望訪問10,000個用戶,算法將確保每次運行模型時它始終按該數字。

精度與到達的一般用例

對精度或距離的關注取決於您希望通過特定段實現什麼。 下表可幫助您在建立特徵時評估精度與達到。

特質決策偏好
幫助查找
準確度
與模型中的基線客戶相似的用戶。 在您希望接觸特定受眾時,對目標市場活動非常有用。
觸及
每個資料運行的特定用戶數。 當您對接觸特定規模的受眾感興趣時,對品牌活動非常有用。
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