Как можно оценить модель, предсказывающую показатель кликабельности (click-through rate, CTR), и в оффлайн, и в режиме реального времени?

▪️Оффлайн-оценка

Для оффлайн-оценки модели предсказания CTR часто используется кросс-энтропия. Она позволяет сравнивать предсказанные значения CTR с фактическими результатами кликов. Обычно модель тестируется на отложенном наборе данных, который не участвовал в обучении.

▪️Оценка в реальном времени

В режиме реального времени кросс-энтропия также может рассчитываться, используя данные онлайн-трафика. Этот подход позволяет следить за производительностью модели «на лету» и быстро выявлять её сильные и слабые стороны.

Проблемы при оценке

🔹Селективное смещение
Онлайн-трафик может быть смещён в сторону высоковероятных кликов, что может исказить оценку модели.

🔹Задержка кликов
Клики не всегда происходят мгновенно после показа объявления. Задержка между показом и кликом может повлиять на расчёты метрик.

🔹Утечка данных
Чтобы избежать искажения результатов, важно обеспечить независимость тестовых данных от обучающих. Утечка тестовых данных в обучающие может привести к завышенной оценке качества модели.

#машинное_обучение