...流失预测方法及系统专利,提高客户流失预测的准确性和可解释性
该方法的具体实现包括如下步骤:采集与客户流失相关的数据,包括属性、沟通记录;删除方差小的属性特征来提高预测准确度并降低计算量;对属性数据进行空缺值填补/归一化,对非结构化数据进行文本预处理操作;构建建逻辑回归模型,通过假设检验筛选显著属性形成画像特征;构建BERT模型进行文本向量化,通过分类器得到...
如何从实验中获得更多?——AB实验的异质性分析实践
我们当前的工作都是基于RCM框架进行的,依赖于三大假设,通过发现混淆因子进行反事实推断,基于ShapValue进行统计意义上的可解释/重要性;实际上在更进一步看清策略影响、归因推理时,SCM框架表达能力更强,更擅长描述复杂的问题,基于图模型进行因果推断,可实现因果效应估计也可用于结构发现。总之,异质性分析不只是一个工具,...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
事实上,分层贝叶斯模型已在科学领域的许多方面成功应用,但通常局限于线性模型或广义线性模型(GeneralizedLinearModels,GLMs),优先考虑可解释性而非预测性能。机器学习文献中富含从集合结构数据学习不变摘要统计量的变分方法[Edwards和Storkey,2016;Garnelo等,2018;Kim等,2019,2021;Zeng等,2022]。然而,...
美国安全与新兴技术中心发布:《人工智能安全的关键概念:机器学习...
共形预测是一种在统计学上有充分依据的方法,可提供数学可靠性保证,但依赖于一个关键假设:模型部署后将遇到的数据是由与训练数据相同的基本数据生成过程生成的(即不存在分布偏移)。利用这一假设,共形预测可以为特定预测范围包含正确预测的概率提供数学保证。共形预测的主要优点是可以从数学上保证其预测的不确定性估计值...
重新审视人性的基本假设
尽管这些假设在初看之下可能遭到一些人的质疑,但若我们超越个体的差异,聚焦于人类的共性,我们会发现这些假设经得起考验。由于人性的假设对解释社会的理论、治理社会的方法有着关键的作用,我们还可以从这些假设的应用结果来反观假设本身的正确性。值得注意的是,这些假设,和善恶有一定关系,但又有很大区别。理性作为一个...
新疆立新能源股份有限公司关于2023年度向特定对象发行股票预案...
假设2023年度净利润(包括归属于母公司股东的净利润和扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润)分别较2022年度持平、增长10%和下降10%;上述假设不代表公司对未来利润的盈利预测,仅用于测算本次发行对即期回报的影响(www.e993.com)2024年10月21日。投资者不应据此进行投资决策,投资者据此进行投资决策造成损失的,公司不承担赔偿责任;...
魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范
2.解释和推理能力上的限制法律大语言模型同样受到通用大语言模型的可解释性问题的影响,仍然无法对预测的结果作出合理的解释。人工智能法官更像是一个难以说服的黑匣子权威,即使它确实通过在其司法“意见”中提供理由来模仿人类。大语言模型的算法模型类似于“黑箱”,其内部决策过程对使用者来说不透明,很难确定算法如何...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
走这种路线的代表性公司有Wayve(GAIA-1)、蔚来。(图片摘自公众号“雪岭飞花”)基于世界模型的OneModel端到端有一个任务是“预测驾驶场景的像素变化”。这个难度极高的任务,会逼迫模型不仅仅学习优秀驾驶员的行为,还必须广泛地学习交通知识与物理常识。
新虚假陈述司法解释之虚假陈述认定解读
“新司法解释”规定,原告以信息披露义务人披露的预测性信息与实际经营情况存在重大差异为由主张发行人实施虚假陈述的,人民法院不予支持,但有以下三种情形之一的除外:一是未对影响该预测实现的重要因素进行充分风险提示的;二是预测性信息所依据的基本假设、选用的会计政策等编制基准明显不合理的;三是预测性信息所依据的...
主动推理中的预测性规划与反事实学习
在主动推理中的预测性规划与反事实学习httpsarxiv/abs/2403.12417httpsgithub/aswinpaul/aimmppcl_2023摘要在人工智能迅速发展的背景下,理解智能行为的基础变得越来越重要。主动推理被视为一种普遍的行为理论,提供了一种原则性的方法来探究规划和决策的复杂性基础。本文探讨了主动推理中基于“规...