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정확성 및 도달 범위

알고리즘 특성에서의 정확성과 도달 간의 관계를 설명합니다.

정확성과 도달: 정보

알고리즘 특성을 사용하여 작업할 때 정확성과 도달 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 정확도는 사용자가 기준선과 얼마나 유사한지를 반영하는 점수가 지정된 값으로 표시됩니다. 정확도 척도의 범위는 0(가장 정확하지 않음)부터 1(가장 정확함)까지입니다. 도달이란 트레이트에 포함할 고유한 사용자 수를 나타내는 값일 뿐입니다. 접근성과 정확성은 반비례 관계에 있다. 정확한 트레이트는 더 적은 사용자에게 도달하고 도달 범위가 더 넓을수록 정확도가 떨어집니다. 다음 이미지는 이러한 개념을 보여줍니다.

정확성 및 도달 범위 확대/축소

비즈니스 목표는 알고리즘의 특성을 사용하여 작업할 때 정확성과 도달 범위를 정확하게 결정하도록 도와줍니다. 정확도가 목표인 경우, 특성 모집단 수가 모델 실행 전체에서 증가 또는 감소할 수 있습니다. 모집단 변경은 각 평가 기간 동안 알고리즘을 결정하는 결과의 결과입니다. 경우에 따라 알고리즘은 처리 주기 동안 더 많은 자격을 갖춘 사용자를 찾고, 다른 사용자에게는 더 적은 수의 사용자를 찾을 수 있습니다. 결과는 이전 모델 실행 이후 있었던 모델 및 새 방문자 및 특성 자격 만들기에 사용된 기준 데이터에 의해 결정됩니다. 반면 도달 시 사용자 인구 수는 일정하게 유지됩니다. 예를 들어 10,000명의 사용자에게 도달하려는 경우 알고리즘은 각 모델 실행에 대해 해당 숫자를 항상 히트하도록 합니다.

정확성과 접근성을 위한 일반 사용 사례

정확도 또는 도달 초점은 특정 세그먼트로 달성하고자 하는 사항에 따라 달라집니다. 다음 표에서는 특성 생성 시 정확도와 도달 수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
특성 결정 우선 순위
도움말 찾기
정확도
모델의 기준 고객과 유사한 사용자 특정 대상에 도달하려는 경우 타깃팅된 캠페인에 유용합니다.
도달
각 데이터 실행에 대한 특정 사용자 수입니다. 특정 규모의 고객에게 도달하려는 경우 브랜드 캠페인에 유용합니다.