您還没有浏览的资料哦~
快去寻找自己想要的资料吧
您还没有收藏的资料哦~
收藏资料后可随时找到自己喜欢的内容
点击上方“AI公园”关注公众号,选择加“星标“或“置顶”
这是第一部分Rocketmiles的搜索结果排名系列。
一个模型生成的排名的例子谁知道某些赌场比其他赌场更受欢迎呢?网上有很多文章讨论如何编写机器学习模型但很少讨论数据科学家如何处理业务目标并将结果传达给管理层。本文试图通过介绍Rocketmiles酒店排名算法的商业方面来填补这一空白也就是说,我们如何修改一个标准的排名模型来最大化业务价值我们用来快速评估A/B测试性能的自萣义指标,以及允许管理层解释所谓的“黑箱”模型的工具
排序是在排在分类和回归问题之后的,所以并没有很多资源深入介绍电子商務公司如何实现智能排序的解决方案通过分享我们的经验,我们希望能够帮助其他人在排序过程中做出更明智的决定
我们把这篇文章汾成三个部分:
排序模型应该考虑哪些因素才能最好地增加价值?
我们可以使用什么业务度量来评估模型性能
我们如何确保模型符合常識?
要确定新解决方案的附加价值了解前一个解决方案的缺点是很重要的。在我们转向机器学习模型之前Rocket使用了一个基于分数的系统來对酒店进行排名,下面是一个通用的例子
请长按或扫描二维码关注本公众号
喜欢的话,请给我个好看吧!