Gravity AI — предсказывает поведение ваших пользователей для принятия лучших бизнес-решений

Мы используем SHAP, что помогает идентифицировать ключевые предсказательные характеристики, в то время как методы, такие как ресэмплинг устраняют дисбаланс данных. Нормализация данных обеспечивает точную работу модели в различных алгоритмах машинного обучения.

Аугментация данных значительно повышает эффективность моделей прогнозирования оттока, основанных на машинном обучении, в электронной коммерции, мы используем современные методы аугментации и генерации синтетических данных для улучшения дальнейшей эффективности моделей.

Мы используем продвинутые методы анализа данных для понимания и предсказания оттока клиентов, включая визуализацию тенденций оттока, анализ корреляций между признаками и отбор наиболее значимых признаков для улучшения точности моделей. Наши методы помогают выявлять ключевые сегменты клиентов и разрабатывать персонализированные стратегии удержания.

Оптимизация модели и настройка гиперпараметров направлены на повышение производительности модели, предотвращение переобучения и улучшение обобщающей способности модели на новых данных. Кросс-валидация помогает оценить обобщающую способность модели, используя разделение данных на несколько подмножеств.