Kā veidot apmācību datus klasifikācijai, balstoties uz skatījumu un pirkumu vēsturi?

Lai izveidotu apmācību datus klasifikācijai, balstoties uz skatījumu un pirkumu vēsturi, parasti tiek izveidots tabulas datu kopums, kur katrs rindiņa ir piemērs modelim, bet kolonnas ir īpašības un mērķa zīme.

1. Uzdevuma un zīmes definīcija:

   • Piemēram, uzdevums ir paredzēt, vai lietotājs pēc produkta skatīšanas to iegādāsies.
   • Zīme (target) ir bināra: 1, ja ir notikusi pirkšana, 0 — ja nav.

2. Īpašību veidošana:

   • Skatījumu skaits uz produktu lietotāja noteiktā periodā.
   • Laiks kopš pēdējā skatījuma.
   • Lietotāja pirkumu vēsture (cik un kādi produkti ir iegādāti).
   • Produktu kategorijas, diennakts laiks, nedēļas diena un citi.

3. Datu agregācija:

   • Žurnālu apvienošana par skatījumiem un pirkumiem pēc lietotāja un produkta.
   • Laika logu (piemēram, pēdējo 7 dienu) izveide īpašību agregācijai.

4. Klasu līdzsvarošana:

   • Ja pirkumu ir maz, var izmantot līdzsvarošanas tehnikas (undersampling, oversampling).

5. Piemērs:

user_id	product_id	shows_last_7d	purchases_last_7d	time_since_last_show	target
123	456	5	0	2 stundas	0
123	789	3	1	1 diena	1

Šo datu kopu var izmantot apmācīt klasifikatoru, kas paredzēs pirkuma varbūtību.