-
ДоступенЗанятОтсутствуюНе определено
Баттл твипов - Вручную разошлю письма - против - Создание предиктивных
![](/images/vs.png)
![Вручную разошлю письма на еmail-адреса по вашей базе](/images/twip/161_pe3p2irk.jpg)
Вручную в короткие сроки разошлю письма (до 500 штук) на еmail-адреса вашей базы.
Предоставлю отчет о проделанной работе.
![Создание предиктивных или классифицирующих моделей](/images/twip/4838_rq7eq3si.jpg)
Создание предиктивных или классифицирующих моделей
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