返回信息流RT，目前有的数据是一批用户和一批项目的电话推销结果，只能拿到是否推销成功、通话时长等信息，求问有什么好的方法来提升模型效果？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #16665同步于 2015/7/24
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ML_DM机器人发帖
特征数量比较少，有什么好的方法可以提升模型效果？
kaize0409
2015/7/24镜像同步9 回复
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9 条回复
（1）能找属性就继续找属性(属性是根本) （2）尝试不同分类模型 （3）调节模型参数 （4）考虑多模型ensemble（一般能提高点，但提高有限，说到底属性是关键）
这……如果只有“被叫号码”、“是否成功”（布尔）和“通话时长”（数值）几个变量的话，信息其实有点少，试试核+回归？瞎猜的~
不过如果有推销类型的话，可以试试类似于协同滤波之类的，就把他当做半个推荐系统好了…………
（没想到我最讨厌的电话推销居然都开始用机器学习了，给跪，看来以后xxx号码通之类的垃圾电话拦截软件是必备的了……）
我的理解，不是特征少，而是有效特征少，做模型最重要是特征是否与目标存在关系，如果存在关系，特征少也可以做出好模型，如果不存在关系，多也做不出好模型，garbage in, garbage out
技术手段上，通话时长可以分段离散化，通话时间点是不是也可以拿到，对应的业务员的统计信息是不是可以有，如果有可能拿到具体的语音数据，做个语音解码＋文本分析应该是最理想的。