Excluir características em modelos algorítmicos (semelhantes) excluding-traits-in-algorithmic-look-alike-models
Neste vídeo, saiba como e por que excluir características específicas (ou grupos de) de um modelo algorítmico (semelhante).
Os casos de uso para esse recurso incluem:
- Características extremamente comuns, como características de visitante do site, influenciam o modelo, que não será útil para encontrar um público-alvo de qualidade semelhante. Os clientes não precisam mais criar uma fonte de dados separada e armazenar características comuns na nova fonte de dados, mas agora podem simplesmente excluí-las.
- Agora há uma maneira de usar um subconjunto de características de terceiros, como apenas interesses comportamentais, em vez de todas as informações em um modelo. Terceiros geralmente enviam muitos dados que podem não ser úteis para o cliente. Em alguns casos, eles não poderão usar todos os dados de uma perspectiva legal na modelagem. Agora é possível excluir características ou pastas de características que você não deseja incluir no modelo.
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