Twip battle - Настройка заголовка - VS - Создание предиктивных

С помощью этого плагина вы можете настроить формирования заголовка страницы (тег title и тег meta title) по шаблону. Для карточки товара в шаблоне можно использовать: {Категория},{Наименование},{Производитель},{Код производителя},{Артикул},{Цена},{Текущая дата},{Имя сайта}. Для страницы категории можно использовать {Родитель},{Родитель0}(то есть родитель родителя),{Наименование},{Текущая дата},{Имя сайта}

Устанавливается стандартным образом через менеджер расширений. После установки не забудьте включить плагин в менеджере плагинов (группа system) и там же настройте шаблоны формирования заголовков. Замечу, что если в категории у вас заполнена мета-информация, то плагин не будет заменять заголовок страницы категории, а оставит тот, который прописан в мета-информации категории.

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных