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Caso d'uso di classificazione binaria
Le soluzioni di classificazione binaria riguardano esiti binari con due soli risultati possibili, rappresentati come dati di testo.
Nota Le storie di Einstein Discovery ora sono modelli. Stiamo facendo il possibile per aggiornare il nome ovunque, ma in alcuni punti potrebbe essere ancora visualizzato il nome precedente.
Esiti binari
Questi risultati sono in genere domande con risposta sì/no formulate in termini aziendali, ad esempio abbandonato o non abbandonato, opportunità conseguita o persa, dipendente trattenuto o non trattenuto e così via. A scopo di analisi, Einstein Discovery converte i due valori in valori true e false booleani.
Esempi di soluzioni di classificazione binaria
Di seguito sono riportati alcuni esempi di come Einstein Discovery può migliorare i risultati delle classificazioni binarie nell'organizzazione:
- Prevedere la probabilità di conseguire un'opportunità
- Prevedere la probabilità che un account acquisti un prodotto specifico
- Prevedere la probabilità di conversione di un lead
- Prevedere la probabilità di abbandono di un account
Modello (template) di modello
Algoritmi supportati per le soluzioni di classificazione binaria
- Modello lineare generalizzato - Regressione logistica
- XGBoost
- GBM (Gradient Boost Machine)
- Foresta casuale
Metriche qualità del modello
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