В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так. В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста. При наличии качественного продукта, шанс повторной продажи продукта превосходит шанс приобретения нового клиента.
Поэтому важно следить за показателями, которые демонстрируют лояльность клиентов бренду после покупки. Конверсией называется число покупателей от общего количества подписчиков или посетителей сайта. Показатели конверсии показывают, насколько сайт или группа соответствуют потребностям посетителей.
Скорость Роста Аудитории
Recall демонстрирует способность алгоритма обнаруживать данный класс вообще, а precision — способность отличать этот класс от других классов. Успехом продвижения в социальных сетях является достижения целей кампании. Процесс достижения целей контролируется и отслеживается с помощью определенных метрик. KPI выбираются индивидуально под каждый проект и для достижения каждой цели. Количество подписчиков, которые проявили какую-нибудь активность за отчетный период во всех социальных сетях, ко всем подписчикам сообщества. Подробно про математическую интерпретацию логистической функции потерь уже написано в рамках поста про линейные модели.
- Интернет-магазину, напротив, нужны показатели, которые прямо или косвенно влияют на продвижение покупателей по воронке продаж.
- Эти метрики характеризуют деятельность сообщества, качество и число публикаций, общение с подписчиками, скорость реагирования.
- Удобный планировщик постов во все соцсети, гибкий редактор медиа, выход публикаций в нужное вам время — всё это Onlypult.
- В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста.
Классическим примером является задача определения оттока клиентов. Очевидно, что мы не можем находить всех уходящих в отток клиентов и только их. Но, определив стратегию и ресурс для удержания клиентов, мы можем подобрать нужные пороги по precision и recall. Например, можно сосредоточиться на удержании только высокодоходных клиентов или тех, кто уйдет с большей вероятностью, так как мы ограничены в ресурсах колл-центра.
Данная метрика нечасто выступает в бизнес-требованиях, но часто — в задачах на kaggle. Интуитивно можно представить минимизацию logloss как задачу максимизации accuracy путем штрафа за неверные предсказания. Однако необходимо отметить, что logloss крайне сильно штрафует за уверенность классификатора в неверном ответе. Естественным и близким кажется порог, равный 0.5, но он не всегда оказывается оптимальным, например, при вышеупомянутом отсутствии баланса классов. Их существует много, и мы не будем их касаться, здесь можно посмотреть некоторые методы и выбрать подходящий для вашей задачи.
Метрики В Задачах Машинного Обучения
При этом, наша модель совершенно не обладает никакой предсказательной силой, так как изначально мы хотели определять письма со спамом. Преодолеть это нам поможет переход с общей для всех классов метрики к отдельным метрика сходимости это показателям качества классов. Показатели удержания ориентированы на развитие подписчиков, уже совершивших покупку. Эти показатели показывают увеличение степени лояльности к бренду, общее довольство потребителей.
Главным показателем успешности кампании в социальных сетях являются возросшие продажи продукта. Показатели, которые влияют на подписчиков, лишь косвенно позволяют оценить успешность кампании. Не являются монетизируемыми признаками, поэтому рентабельность вложений отследить с ними не получится. Precision и recall не зависят, в отличие от accuracy, от соотношения классов и потому применимы в условиях несбалансированных выборок. Часто в реальной практике стоит задача найти оптимальный (для заказчика) баланс между этими двумя метриками.
Метрики Социальной Активности
Показатели вовлеченности позволяют отследить заинтересованность брендом и откорректировать проблемы с сайтом. Доля подписчиков к общему теоретическому размеру целевой аудитории продукта. В течение пробного периода можно выбрать наиболее удобный и выгодный тариф. В статье собраны многие показатели, которые полезно будет учитывать при ведении бизнеса.
Эти метрики характеризуют деятельность сообщества, качество и число публикаций, общение с подписчиками, скорость реагирования. Показатели охвата косвенно позволяют оценить качество контента и вовлеченность аудитории в контент группы. Для личных, коммерческих и информационных сообществ важны разные группы метрик. Например, если у вас информационное сообщество и вы получаете прибыль с рекламы, то вам важно количество живых подписчиков в группе, которые будут переходить по рекламным ссылкам.
Выбор KPI для использования в вашем проекте – личный выбор владельца бизнеса или команды по продвижению. Onlypult публикует во все социальные медиа, считает аналитику, организует совместную работу и позволяет вам экономить время. Количество просмотров на социальных сетях, ориентирующихся на видеоконтент. Доля реакции публики на деятельность бренда по отношению к конкурентам. Нечастый и трудно считаемый показатель, введенный Klout и Kred. Показывает, какую в ключевых поисковых запросах занимает данная группа или отдельные ее посты.
Для каждого типа целей существуют свои метрики, которые наиболее эффективно отслеживать. Эффективность работы оценивается некоторым перечнем показателей KPI, которые для SMM регулярно добавляются новые. В этой статье о самых полезных показателях и как их использовать. Именно введение precision не позволяет нам записывать все объекты в один класс, так как в этом случае мы получаем рост уровня False Positive.
Мы нашли наиболее важные метрики для анализа эффективности кампании бренда в социальных сетях. Задача каждого бизнеса – выбрать те, которые помогут в достижении целей бизнеса и грамотно их использовать. Доля постов одной рубрики в одной социальной сети ко всем постам в этой социальной сети от бренда за отчетный период. Например, 3 продающих поста из 10 публикаций за неделю даст 30% продающего контента. Для оценки качества работы алгоритма на каждом из классов по отдельности введем метрики precision (точность) и recall (полнота).
Показатели вовлеченности указаны на Google Analytics или других аналитических сервисах. Они измеряют качество предоставляемых брендом услуг по привлечению и удержанию аудитории, ее ценности. Активность в сообществе, разделенная на общее количество подписчиков. Показатели охвата – это показатели, которые используются для оценки качества уже имеющейся аудитории, а также потенциального роста подписчиков и их лояльности.
Часть бюджета на ведение группы, которая тратится на создание и продвижение контента. Precision и recall также используют для построения кривой и, аналогично AUC-ROC, находят площадь под ней. Для демонстрации полезных функций sklearn и наглядного представления метрик мы будем использовать датасет по оттоку клиентов телеком-оператора.
Интернет-магазину, напротив, нужны показатели, которые прямо или косвенно влияют на продвижение покупателей по воронке продаж. Метрики – это показатели эффективности работы, измеряемые в цифрах и отслеживаемые в течение времени. Анализ изменения метрик нужен для того, чтобы видеть приближение поставленной цели бизнеса.
В совокупности с остальными показателями показатели активности позволят объективно оценить результативность работы команды по продвижению в соцсетях. Эта метрика бесполезна в задачах с неравными классами, и это легко показать на примере. Измерить продажи, пришедшие https://deveducation.com/ именно из социальных сетей, можно с помощью купонов, промокодов, специальных акций и прямых переходов со страницы сообщества. Удобный планировщик постов во все соцсети, гибкий редактор медиа, выход публикаций в нужное вам время — всё это Onlypult.
