Привет! Классная статья, спасибо за новое виденье подхода к аттрибуциям. Но есть несколько вопросов: 1) Получается модель обучается на сущностях из пользователей, у которых в фичах отражается вся их история с начала появления на сайте: сколько было сессий, какие события и в каком количестве были отправлены, сколько проходило времени между сессиями, Соц. Дем, Гео, платформа девайса итд. В Лейблы, соответственно, - оставил пользователь заявку или нет (Нет - например, если он не оставил еще заявку и не появлялся ни разу на сайте уже месяца 3). Таким образом, модель оценивает количество «полезных» действий в каждой сессии; такой лидскоринг во имя аттрибуции:) Так? 2) Помимо логистической регрессии ещё используете какие-нибудь модели?
Привет! Классная статья, спасибо за новое виденье подхода к аттрибуциям. Но есть несколько вопросов:
1) Получается модель обучается на сущностях из пользователей, у которых в фичах отражается вся их история с начала появления на сайте: сколько было сессий, какие события и в каком количестве были отправлены, сколько проходило времени между сессиями, Соц. Дем, Гео, платформа девайса итд. В Лейблы, соответственно, - оставил пользователь заявку или нет (Нет - например, если он не оставил еще заявку и не появлялся ни разу на сайте уже месяца 3).
Таким образом, модель оценивает количество «полезных» действий в каждой сессии; такой лидскоринг во имя аттрибуции:)
Так?
2) Помимо логистической регрессии ещё используете какие-нибудь модели?