序文
最近では、ユーザーのラベルんに合わせたユーザー行動データを経由して精度やユーザーに関する最終的にはユーザーの肖像タスクで混乱しポイント、？利用者の肖像画の予備的な理解の前に書いたブログ主にオンライン肖像評価の検証とオフラインのモデルに基づいて、。しかし、実際のビジネス経験で検索した後、いくつかの改善が、インターネット上で検証上のいくつかのアイデアを持っていたので、ビジネスマンやアナリスト、大部分は、多くの認証方法がありますを見て、必ずしも実用的なビジネスシナリオを適用しない依存するように、だけでなく、私はまた、この方向でより多くの交流を持つように願って、これらのコンテンツ共有のいくつかをしたいです。
ユーザー肖像一般的なプロセス
コンテンツまたは実際のサービス内容の詳細については、利用者の肖像画のために以下の検証は、主に開発とユーザノードのユーザ肖像に焦点を当てている前記ユーザ肖像構築プロセスは一般に、更新を肖像画、上に示しました。
ユーザーの肖像画の分類
以下はちょうどより多く大別されています
ユーザー肖像検証
開発プロセスの肖像画を確認してください。1.
（1）モデルの検証
この方法は主に、ユーザの行動に基づいて、基本的な情報だけでなく、ユーザがポートレートのために使用され、ユーザは、使用することができる対応するラベルまたは実結果、一般的な検証指標ROC AUC、KSを有することができる等の性別、年齢、としてラベル、混乱マトリックスのように。
（2）サンプルを確認し
、ユーザーの多数の前提の下で、それは検証のためにランダムサンプリングまたはサンプリングの方法を層化することができます。
（3）クロスバリデーション
クロスバリデーションおよび肖像インデックス、例えば、第三者及び他の外部データとの間のデータ点のクロスバリデーション相補外部クロスバリデーション。
肖像画の後の行を確認してください2。
（1）実際のデータ検証
事業開発など、肖像画のユーザー情報の数は、ゆっくりと、ゼロから実際のデータが縦長のカテゴリインデックスが最も正確であることを確認するために使用ことは疑いが蓄積されます。
（2）A / Bテスト
A / Bテストは、一般に、肖像画の精度をテストするためにオンラインで厳しい比較試験となり、ユーザ定義のポリシーの肖像画に基づいてインターネットの最も一般的に使用される認証方法です。
小さな思考
実際のビジネスシナリオでは代わりに盲目的に追求ラベル正し一個人の、ユーザーのタグを検証することは困難があり、フォーカスがラベルの効果を評価するために、ビジネスの実際のビジネスの効果の効果的なオンライン・評価のためのラベルの後に配置する必要があります個人的には、より適切ながあるかもしれないと思いますが、また、異なるアルゴリズムが存在するかどうかかどうかある程度のラベルからラベルの影響を反映しています。
参照します。https：//www.zhihu.com/question/36422121/answer/207069948
