Как нам поставили задачу сравнить ежа с ужом

Привет, Хабр! В данной статье мы, консультанты практики аналитики департамента поддержки продаж, рассмотрим важность корректной оценки качества моделирования при решении аналитических задач. В рамках нашей работы нам часто приходится решать задачи построения прогнозных моделей на данных заказчика. При этом, от заказчиков может приходить не только описание аналитической задачи, но и процедура оценки качества разработанных моделей. И иногда бывает так, что заказчик предлагает сравнить ежа с ужом. Чаще всего с таким можно встретиться, когда данные заранее разделены на обучающую и тестовую выборки, потому что сбор данных для обеих выборок может незначительно отличаться.

Именно такая ситуация была у нас в одном из кейсов, где заказчик хотел проверить “силу” таргетированных коммуникаций.

Постановка задачи

Банк провел разовую кампанию, в рамках которой обзванивал часть своих клиентов (~10тыс. клиентов) и предлагал купить определенный кредитный продукт. По окончании кампании были собраны данные об отклике на коммуникации. Банк описал нам не только саму задачу, которую необходимо решить, но также указал, как и на каких данных нужно строить модель, а также как проверять качество.

Что требовалось от нас:

• Построить модель для предсказания отклика на коммуникацию.
• Для построения модели использовать данные по клиентам, которые не участвовали в кампании. Для этого банк выдал нам обезличенные данные по всем клиентам, исключив из выборки тех клиентов, которые участвовали в разовой кампании.
• В качестве целевого события при построении модели использовать факт подачи заявки на кредитный продукт, который предлагался в рамках кампании.

Качество построенной модели предполагалось проверять на клиентах, которые участвовали в кампании. Т.е. если модель предсказывает, что клиент склонен к покупке кредитного продукта и по результатам коммуникации у этого клиента получился положительный отклик, то считается, что модель корректно предсказала отклик.

Первые опасения

Уже на этапе обсуждения способа оценки качества было высказано опасение о некорректности такого способа оценки. Причины некорректности две.

Во-первых, разные целевые переменные на этапе построения модели и на этапе оценки её качества. Строится модель прогнозирования факта подачи заявки на кредитный продукт без какой-либо коммуникации, а качество проверяется по результатам применения модели к задаче прогнозирования отклика на коммуникацию.

Во-вторых, клиенты, которые участвовали в кампании могли сильно отличатся от всех клиентов (т.к. разумно предполагать, что для участия в кампании клиенты отбирались по некоторым критериям).

Несмотря на опасения, мы договорились попробовать построить модель с текущей постановкой задачи. Однако мы запросили часть данных с результатами обзвона по клиентам для использования в качестве независимой (тестовой) выборки.

Моделирование

Пока ждали часть данных с результатами обзвона, построили модель на клиентах, которые не участвовали в кампании (~200тыс. клиентов, около 5% купили кредитный продукт). Получились хорошие результаты (Gini ~ 0.75 на обучающей, валидационной и тестовой выборках).

Позже нам выгрузили данные по части клиентов, которые участвовали в кампании. К этим данным применили прежде построенную модель. При применении модели к этой части выборки результаты оставляли желать лучшего (Gini = 0.16).

Распределения

Начали разбираться с выборкой клиентов, которые участвовали в кампании, и обнаружили, что распределение данных во многих переменных абсолютно не совпадает с распределением данных клиентов, которые не участвовали в кампании.


Отсюда объяснение плохих результатов. Попробовали построить модель на той части клиентов, которые участвовали в кампании (около 5тыс. – отклик = 8%). Результат плохой (недостаточно данных – плохие показатели качества — Gini ~0.3).

Проблемы

В итоге было выдвинуто несколько предположений скудного результата моделирования:

1. Разные целевые переменные (помним, что обучаемся определять склонность к покупке кредитного продукта, а предсказываем отклик на коммуникацию).
2. Выборка клиентов, участвовавших в кампании, сформирована не случайным образом, из-за чего распределения предикторов в ней может отличаться от распределения в генеральной совокупности всех клиентов банка.
   • в выборке клиентов, не участвовавших в кампании, присутствуют клиенты, которые не могут подавать заявки на кредит
   • у клиентов, участвовавших в кампании, практически отсутствуют кредитные продукты: лишь у 2% есть записи в истории кредитных платежей, против 19% клиентов, не участвовавших в кампании.
3. Недостаточно данных по результатам кампании для того, чтобы использовать их для построения модели.

Решение проблем

1. Необходимо всегда в самом начале определять корректные критерии оценки результата.
   • Целевые переменные должны быть одинаковые.
   • Данные, на которых предлагают обучатся, и на которых предлагают тестировать результат, должны быть из одной генеральной совокупности.
2. Необходимо заранее обсуждать рамки проекта (и чтобы они распространялись на обучающие и тестовые выборки).
3. Недостаток данных – либо изменение задачи (чтобы было достаточно), либо ожидание новых коммуникаций.

Итог

Коллегам из банка были представлены вышеизложенные доводы и задачу было решено переделать.

В новой постановке задачи от нас требовалось предсказать отклик на регулярную кампанию. Однако в этот раз у нас были данные по коммуникациям по этой же кампании ранее. В итоге получился успешный проект (удалось увеличить отклик более чем в 2 раза).

Выводы

В итоге возвращаемся к основам моделирования:

• Необходимо всегда понимать совпадает ли то, что мы моделируем, с тем, что хочет от нас заказчик. В данном случае, чтобы предсказать отклик на коммуникации необходимо было иметь данные по коммуникациям.
• Данные должны быть из одной генеральной совокупности. Если модель будет обучаться на одних закономерностях, а в тестовой выборке сталкиваться с другими закономерностями, то мало шансов получить хороший показатель качества на тестовой выборке.