Здравствуйте, Gattaka, Вы писали:
G>Ага, т.е. "аппроксимируют" матрицу с пропущенными значениями, а потом дают на вход какому-нибудь GBM? Это типа лучше работает, чем GBM на исходных данных? И еще вопрос в случае если у меня нет оценок продуктов, а нужно просто предсказать что клиент купит продукт или нет. По факту бинарная оценка 0- не покупал и 1 — покупал. В данном случае имеет смысл применять факторизационные машины? Возможен профит?
Наверное очень зависит от того, что продаёшь.
Все эмоциональные формулировки не соотвествуют действительному положению вещей и приведены мной исключительно "ради красного словца". За корректными формулировками и неискажённым изложением идей, следует обращаться к их автором или воспользоваться поиском
