需求：
“每人可以根據(jù)自己的指標(biāo)對應(yīng)的特征有效性分析，提取出推薦給產(chǎn)品線在列表頁中展示的一些重要特征，引導(dǎo)用戶對排序結(jié)果的選擇、形成正向反饋”
答復(fù)：
對于頁面停留時間弟孟，建議 在列表頁
的圖片上添加 圖片個數(shù)（在詳情頁中圖片上有圖片個數(shù)的顯示，如 2/10）
詳情頁頁面停留時間样悟，與文檔內(nèi)容的一致性分析：
特征有效性分析拂募，截圖：共58個特征，截取前30個
指標(biāo)是頁面停留時間：
（是列表頁點擊進入后的窟她，與詳情頁的頁面停留時間陈症，本意應(yīng)該與列表頁的元素?zé)o關(guān)）
頁面停留時間，指標(biāo)處理并不是回歸震糖，而是分類爬凑，是根據(jù)中位數(shù)進行二分。
特征有效性靠前特征：圖片個數(shù)试伙；價格；
室于样； 裝修疏叨；衛(wèi)； 廳穿剖；信息來源蚤蔓； 房子屬性；樓層糊余；地鐵線秀又；區(qū)域
特征有效性與文檔一致性分析：
越靠上越“重要”——耗時越多，下邊的耗時少贬芥。耗時第一位的是圖片吐辙，圖片多的耗時在中位數(shù)之上，圖片少的耗時在中位數(shù)之下蘸劈。廳室衛(wèi) 在特征有效性分析中出現(xiàn)多次昏苏，累計權(quán)重第一。用戶需求與之匹配，則耗時在中位數(shù)之上贤惯，否則在中位數(shù)之下洼专。其次是價格范圍，價格合適則停留時間高于中位數(shù)孵构，反之在中位數(shù)之下屁商。再次是裝修。最后是颈墅，房源來源蜡镶，title length；地鐵精盅；樓層帽哑；區(qū)域；房齡叹俏；面積妻枕；結(jié)構(gòu)注意：朝向，總樓層粘驰，在特征有效性分析中屡谐，排名**個30位之后。
以上特征分析的結(jié)果蝌数，與詳情頁的元素基本匹配愕掏，基本符合邏輯。
思考：
根據(jù)指標(biāo)顶伞，負(fù)樣本應(yīng)該不包括未點擊的樣本饵撑。從指標(biāo)含義和指標(biāo)處理方式看（頁面停留時間+中位數(shù)二分法），
正負(fù)樣本不應(yīng)該含有列表頁的影響因素唆貌，即未點擊的樣本不應(yīng)該列入訓(xùn)練滑潘。
而在模型組合時，應(yīng)該是ctr模型串聯(lián)頁面停留時間模型锨咙∮锫保——目前，頁面停留時間是單獨使用酪刀，所以負(fù)樣本包含未點擊的樣本粹舵。
分析：
由于模型考慮了列表頁因素，所以對特征有效性與列表頁元素進行對應(yīng)分析骂倘，看是否符合邏輯：
特征有效性中重要特征：圖片個數(shù)眼滤；價格； 室历涝； 裝修柠偶；衛(wèi)情妖； 廳；信息來源诱担； 房子屬性毡证；樓層；地鐵線蔫仙；區(qū)域
列表頁用戶可見重要特征：價格料睛； 室；廳摇邦，區(qū)域（在標(biāo)簽欄中恤煞，有隨機出現(xiàn)的標(biāo)簽，如：房屋屬性施籍；樓層居扒；地鐵；）
結(jié)論：
基本一致丑慎。沒有顯著不一致的情況喜喂。
**重點重述：
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從指標(biāo)含義和指標(biāo)處理方式看（頁面停留時間+中位數(shù)二分法），
正負(fù)樣本不應(yīng)該含有列表頁的影響因素竿裂，即未點擊的樣本不應(yīng)該列入訓(xùn)練玉吁。
在模型組合時，應(yīng)該是ctr模型串聯(lián)頁面停留時間模型腻异〗保——目前，頁面停留時間是單獨使用悔常，所以負(fù)樣本包含未點擊的樣本影斑。
