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的原始数据如同一座沉默的冰山,横亘在他们面前,而那份预测用户流失的模型,就是藏在冰山最深处的火种。
他们的合作模式出人意料地高效。林薇负责掌舵,她凭借对业务的敏感和强大的逻辑分析能力,定义数据清洗的规则、筛选关键特征变量、设计模型验证的路径。而陈默则像一位沉默的领航员,用一行行简洁而强大的代码,将林薇的思路转化为现实,搭建起坚实的底层架构,并处理那些最棘手的技术难题。
大多数时候,两人之间的交流只有寥寥数语。
这个特征向量维度太高,需要降维处理。林薇指着屏幕上的一片数据说。
嗯,PCA（主成分分析）。陈默头也不抬地回答,手指在键盘上化作一片残影。
数据噪音太大,常规的异常值过滤效果不好。
试试孤立森林算法。
他们的默契,建立在纯粹的专业之上,无需多言。
然而,当他们将第一版模型搭建起来,用历史数据进行回测时,一个巨大的瓶颈出现了。模型的预测准确率,始终在
40%
