アップリフティングモデル

小売業者は、顧客、購入、再購入の頻度（顧客が最後に購入した時期）、およびプロモーションへのコンバージョン（顧客が購入したかどうか）に関する過去のプロモーション結果からデータを収集しました。この履歴情報をもとに、どの顧客が購入する可能性が高いか、どの製品が購入されるかを知りたいと考えています。機械学習は、収集した特徴と顧客のコンバージョンを関連付けるモデルを学習できます。彼らはこのモデルを次回のプロモーションキャンペーンの計画ツールとして使用できます。この小売業者は以下のデータを収集しました：

• 再購入の頻度: 顧客が最近購入した時期
• 履歴: すべての購入の合計
• used_discount: 顧客が以前にディスカウントキャンペーンを利用したかどうか
• used_bogo: 顧客が以前にbogo（「1つ購入で1つ無料」）キャンペーンを利用したかどうか
• zip_code: 一部のデモグラフィック情報
• is_referral: 誰かを製品に紹介すること
• channel: 購入チャネル
• offer: 3つのオプション [「オファーなし」、「ディスカウント」、または「1つ購入で1つ無料」]
• conversion: 2つのオプション [0: いいえ, 1: はい] TARGET