你如何根据一个人的属性来近似状态转换？

Posted 2023-03-25

【中文标题】你如何根据一个人的属性来近似状态转换？

【英文标题】：How do you approximate state transitions based on a person's attributes?

【发布时间】：2021-10-25 17:55:24

【问题描述】：

假设您的客户属性分为高、中和低。不同类别的客户应该有不同的状态转换概率。您是在创建微型机器学习模型以获得不同的概率，还是只是根据历史数据使用过去转换的相对百分比？

【问题讨论】：

听起来您在询问实施选择。这是由建模者做出的决定，对于哪种选择最能反映您想要建模的系统的实际行为方式，这是一个意见问题。

【参考方案1】：

如果您有转换数据，则最常使用基于历史数据的分布...不过，根据具体情况，您也可以使用预测模型来了解代理将使用哪种转换，只要您有自变量你可以用它来预测这个......

这个预测可以用机器学习模型或统计模型来完成，视情况而定

如果对过渡的位置有持续的连续决策，您还可以走得更远并使用人工智能，如果您想优化这些客户的行为，您可以这样做...强化学习用于此，您可以使用您的模拟模型为这些客户的决策过程生成策略。

【讨论】：

如果我们结合 3-4 个属性并创建贝叶斯先验概率或联合概率，其中 ML 模型显示出弱相关性，这有意义吗？