Calcular a pontuação de propensão

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Os cálculos estatísticos da Pontuação de propensão são definidos.

Conceitualmente, a pontuação calculada para cada visitante é uma probabilidade estimada de que o evento especificado (definido pelo filtro de direcionamento) possa ocorrer, resultando em um intervalo de valor de pontuação de 0 a 100%. O procedimento de pontuação usa amostras existentes como dados de treinamento para encontrar a relação entre a probabilidade do evento e as variáveis de interesse independentes selecionadas.

Matematicamente, essas relações são refletidas em cada valor quantitativo associado a cada variável independente. Esses valores são chamados de coeficientes de modelo. Atualmente, o ScoreDim usa o algoritmo IRLS (Least Squares) com Reponderação Iterativa para estimar os coeficientes do modelo. O IRLS atravessa as amostras várias vezes até que a diferença de coeficientes entre a passagem atual e a passagem anterior seja inferior a 1,0e-6, ponto em que é chamado converged. No entanto, dependendo dos dados, as IRLS poderão não conseguir alcançar a convergência.

Nesse caso, a iteração de treinamento do modelo terminará quando

  • a diferença de coeficiente aumenta em vez de menor,
  • 1.000 passagens foram atingidas, ou
  • um erro matemático impede a repetição da iteração.

Se o IRLS não convergir, será usado um algoritmo de backup denominado Stochastic Gradient Decent (SGD). A SGD também passará por amostras de treinamento várias vezes. Mas, ao contrário do IRLS, os coeficientes do modelo SGD são controlados de modo que a diferença entre a iteração sempre diminua de forma exponencial. Da mesma forma, a SGD terminará quando a diferença de coeficiente for inferior a 1.0e-6 ou se tiverem sido atingidos 100.000 passagens. A falha do IRLS e da participação da SGD será registrada no registro de rastreio.

Para ambos os algoritmos, nem todas as amostras são treinadas em modelos. Oitenta por cento são usados atualmente para treinar o modelo. Depois que o modelo for treinado, as 20% restantes serão usadas para avaliar a força do modelo em termos de Precisão, Recall e Precisão que é calculada a partir da matriz de confusão. Quanto mais próximo de 100%, melhor será o modelo de pontuação.

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