Identyfikacja zmiennych, na które nie mamy wpływu

Zespół uczenia maszynowego Rosie wdrożył model na stronie internetowej firmy ubezpieczeniowej. Model przewiduje prawdopodobieństwo zakupu określonego rodzaju ubezpieczenia dla każdego klienta. Na podstawie tych wyników strona główna wyświetla każdemu klientowi spersonalizowaną rekomendację produktu z najwyższym prawdopodobieństwem zakupu.

Zespół odpowiedzialny za stronę przeprowadził testy AB, ale nie zaobserwował wzrostu sprzedaży w grupie klientów z rekomendacjami opartymi na uczeniu maszynowym w porównaniu z grupą, która widziała wyłącznie ogólne komunikaty. Rosie poprosiła o przegląd modelu, identyfikację kluczowych zmiennych wpływających na wyniki oraz analizę sposobu jego zaprojektowania.

W modelach inferencyjnych ważne jest, aby korzystać ze zmiennych, na które firma może mieć wpływ, a nie tylko z tych, które są skorelowane z wynikiem, lecz nie dają możliwości działania.

Jaki wniosek można wyciągnąć na podstawie najbardziej wpływowych zmiennych? Wybierz najważniejszy.