一种消除样本偏差的营销成本估计方法

摘要

本发明机器学习领域，公开了一种消除样本偏差的营销成本估计方法，应用了基于理论推导的样本偏差纠正技术解决上述难点，优于启发式的样本偏差纠正技术。现有的营销成本估算多是由运营人员给出经验估计，也有少部分是机器学习简单的直接应用；在某些机器学习的方案中，通过人为设定样本偏差模型的模型分阈值来丢弃部分训练样本，这种做法过于粗暴，依赖于阈值的取法且丢失了部分训练信息。本申请把机器学习用于营销成本估计的同时，应用了基于理论推导的样本偏差纠正技术，可以有效提高成本估计的准确性。