精確度和觸及 accuracy-and-reach

說明演演算法特徵中精確度和觸及率之間的關係。

精準度與觸及:關於

使用演演算法特徵時,請務必瞭解精確度和觸及率之間的關係。 正確性以評分值表示,其反映使用者與基準線的相似程度。 精確度範圍從0 (最不精確)到1 (最準確)。 觸及率只是一個值,代表您想在特徵中包含的不重複使用者人數。 觸及率和準確度成反比。 精確的特徵觸及率較低的使用者,而觸及率較高的特徵則較不準確。 下圖說明了此概念。

精確度和觸及率會影響對象規模

您的業務目標應可協助您在使用演演算法特徵時,針對精確度和觸及率做出正確的決策。 如果精確度是您的目標,請注意,特徵母體可能會隨著模型執行而增減。 母體變更是演演算法在每個評估期間進行決策的結果。 有時,演演算法會在處理週期中尋找更多合格使用者,而在其他週期中可能會尋找較少合格使用者。 結果由用來建立模型的基線資料,以及自上次模型執行以來出現的新訪客和特徵資格所決定。 相較之下,使用觸及率時,使用者母體計數會保持不變。 例如,如果您希望達到10,000位使用者,演演算法會確保每次執行模型時都會點選該數字。

精確度和觸及範圍的一般使用案例

精確度或觸及率的焦點取決於您想要對特定區段達成的目的。 下表可協助您在建立特徵時評估精確度與觸及率。

特徵決定偏好
協助尋找
準確度
類似於模型中基線客戶的使用者。 當您想要觸及特定受眾時,這對鎖定目標的行銷活動非常有用。
連線
每次資料執行的特定使用者人數。 當您對接觸特定規模的對象感興趣時,對品牌促銷活動會很有用。
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