Команда машинного обучения Рози развернула модель на сайте страховой компании. Модель предсказывает вероятность покупки определённого вида страховки для каждого клиента. На основе этих данных на главной странице отображается персонализированный рекомендуемый продукт с наибольшей вероятностью покупки.

Команда сайта начала проводить AB-тесты, однако не обнаружила роста продаж в группе клиентов с персонализированными рекомендациями по сравнению с группой, которая видела только общие сообщения на главной странице. Рози попросила пересмотреть модель и разобраться, какие переменные оказывают наибольшее влияние и как была построена модель.

В инференциальных моделях важно использовать переменные, на которые бизнес может влиять и которые действительно оказывают эффект, а не те, что просто коррелируют с результатом, но не дают рычагов управления.

Какой вывод можно сделать на основе наиболее значимых переменных? Выберите наиболее важный.

Прогнозирование и причинно-следственный вывод: в чём разница?

Create Your Free Account