创建了 个数学算法。为此 该模块构建了 些数据对其他数据的依赖性函数并找到了交集。例如 我们假设廉价健身手环的广告很可能被学生点击。我们输入我们假设的数据 岁以下 移动设备 广告类型 横幅 广告投放 游乐场。该模型处理请求并发布数字 三个月内 名 岁以下的访问者在某个游乐场上点击了该公司主要竞争对手的健身手环横幅 次。多亏了算法 我们得到了预测的数字 如果 家在。
贵公司的人才管
线商店在操场上投放了健身手环的广告 并设定了与竞争对手相似的价格 则 的访问者会点击该广告。执行模型的终端。从图中可以看出 正确的肯定比误报多得多。模型准确率 以上阶段。测试真实查询的预测。接下来 我们测试模型 我们比较假设 泰国号码数据 的预测和我们在开始时准备的数据的第二部分的真实结果。例如 预测承诺 的游乐场用户会点击横幅广告健身手环。我们会查看竞争对手过去三个月。
目标一致时收益的广
的数据 并检查这些点击是否真的发生了。如果预测和过去的数据匹配 那么假设是正确的 预测可以被认为是准确的。如果模型预测点击 但没有点击 则该假设未得到证实。然后我们回到起点并检验 个新的假设。测试准确度以百 购买电子邮件列表 分比衡量。例如 我们测试了 名访问者中有 名会点击横幅的假设。预测准确度。误差矩阵的可视化显示预测器在训练模型后如何对测试数据执行结果 广告活动的有效性。
