Evaluación de característicasFeature evaluation

Al ejecutar una evaluación en el recurso Personalizer desde Azure Portal, este proporciona información sobre las características del contexto y las acciones que influyen en el modelo.When you run an Evaluation in your Personalizer resource from the Azure portal, Personalizer provides information about what features of context and actions are influencing the model.

Esto resulta útil para:This is useful in order to:

  • Imaginar otras características que podría usar, inspirándose a partir de las características más importantes del modelo.Imagine additional features you could use, getting inspiration from what features are more important in the model.
  • Ver qué características no son importantes, con la posibilidad de eliminarlas o de analizar con mayor profundidad lo que puede afectar al uso.See what features are not important, and potentially remove them or further analyze what may be affecting usage.
  • Ofrecer orientación a los equipos de edición o protección sobre los nuevos contenidos o productos que merece la pena incluir en el catálogo.Provide guidance to editorial or curation teams about new content or products worth bringing into the catalog.
  • Solucionar problemas y errores comunes que se producen al enviar características a Personalizer.Troubleshoot common problems and mistakes that happen when sending features to Personalizer.

Las características más importantes tienen un mayor peso en el modelo.The more important features have stronger weights in the model. En consecuencia, suelen estar presentes cuando Personalizer obtiene una mayor recompensa.Because these features have stronger weight, they tend to be present when Personalizer obtains higher rewards.

Evaluación de la importancia de las característicasGetting feature importance evaluation

Para ver los resultados de importancia de las características, debe ejecutarse una evaluación.To see feature importance results, you must run an evaluation. La evaluación crea etiquetas de características legibles para el usuario que se basan en los nombres de las características observadas durante el período de evaluación.The evaluation creates human-readable feature labels based on the feature names observed during the evaluation period.

La información resultante sobre la importancia de las características representa el modelo en línea actual de Personalizer.The resulting information about feature importance represents the current Personalizer online model. La evaluación analiza la importancia de las características del modelo guardado en la fecha de finalización del período de evaluación, después de llevar a cabo todo el entrenamiento realizado durante la evaluación, con la directiva de aprendizaje en línea actual.The evaluation analyzes feature importance of the model saved at the end date of the evaluation period, after undergoing all the training done during the evaluation, with the current online learning policy.

Los resultados de la importancia de las características no representan otras directivas ni modelos probados o creados durante la evaluación.The feature importance results do not represent other policies and models tested or created during the evaluation. La evaluación no incluirá características enviadas a Personalizer una vez que finalice el período de evaluación.The evaluation will not include features sent to Personalizer after the end of the evaluation period.

Interpretación de la evaluación de la importancia de las característicasHow to interpret the feature importance evaluation

Para evaluar las características, Personalizer crea "grupos" de características que tienen una importancia similar.Personalizer evaluates features by creating "groups" of features that have similar importance. Se puede decir que un grupo tiene una importancia total mayor que otros, pero, dentro del grupo, el orden de las características es alfabético.One group can be said to have overall stronger importance than others, but within the group, ordering of features is alphabetically.

La información sobre cada característica incluye:Information about each Feature includes:

  • Si la característica procede de contexto o de acciones.Whether the feature comes from Context or Actions.
  • Clave y valor de la característica.Feature Key and Value.

Por ejemplo, una aplicación de pedido de helados puede ver "Context.Weather.Hot" como una característica muy importante.For example, an ice cream shop ordering app may see "Context.Weather:Hot" as a very important feature.

Personalizer muestra las correlaciones de las características que, cuando se tienen en cuenta en su conjunto, producen mayores recompensas.Personalizer displays correlations of features that, when taken into account together, produce higher rewards.

Por ejemplo, puede ver "Context.Weather:Hot con Action.MenuItem:IceCream" y "Context.Weather:Cold con Action.MenuItem:WarmTea:".For example, you may see "Context.Weather:Hot with Action.MenuItem:IceCream" as well as "Context.Weather:Cold with Action.MenuItem:WarmTea:

Acciones pueden realizarse en función de la evaluación de característicasActions you can take based on feature evaluation

Imaginar otras características que podrían usarseImagine additional features you could use

Obtenga inspiración de las características más importantes del modelo.Get inspiration from the more important features in the model. Por ejemplo, si ve "Context.MobileBattery:Low" en una aplicación móvil de vídeo, puede pensar que el tipo de conexión también puede influir de modo que los clientes decidan ver un vídeo tras otro. Por tanto, pueden agregar a la aplicación características sobre el tipo de conectividad y el ancho de banda.For example, if you see "Context.MobileBattery:Low" in a video mobile app, you may think that connection type may also make customers choose to see one video clip over another, then add features about connectivity type and bandwidth into your app.

Ver qué características no son importantesSee what features are not important

Puede eliminar las características que no son importantes o analizar con mayor profundidad los aspectos que pueden afectar al uso.Potentially remove unimportant features or further analyze what may affect usage. Las características pueden tener una clasificación baja por muchas razones.Features may rank low for many reasons. Una podría ser que realmente la característica no influya en el comportamiento del usuario.One could be that genuinely the feature doesn't affect user behavior. Pero también podría significar que la característica no es visible para el usuario.But it could also mean that the feature is not apparent to the user.

Por ejemplo, un sitio de vídeos podría ver que "Action.VideoResolution=4k" es una característica de poca importancia, lo que contradice la búsqueda de los usuarios.For example, a video site could see that "Action.VideoResolution=4k" is a low-importance feature, contradicting user research. La causa podría ser que la aplicación ni siquiera menciona o muestra la resolución de vídeo, por lo que los usuarios no cambiarán su comportamiento en función de la resolución.The cause could be that the application doesn't even mention or show the video resolution, so users wouldn't change their behavior based on it.

Ofrecer orientación a los equipos de edición y protecciónProvide guidance to editorial or curation teams

Ofrezca orientación sobre los nuevos contenidos o productos que merece la pena incluir en el catálogo.Provide guidance about new content or products worth bringing into the catalog. Personalizer está diseñado para ser una herramienta que aumenta la información que los equipos tienen sobre los usuarios.Personalizer is designed to be a tool that augments human insight and teams. Una forma de hacerlo es proporcionar información a los grupos de edición sobre qué aspectos de los productos, artículos o contenidos impulsan el comportamiento.One way it does this is by providing information to editorial groups on what is it about products, articles or content that drives behavior. Por ejemplo, el escenario de aplicación de vídeo puede mostrar que hay una característica importante denominada "Action.VideoEntities.Cat:true", lo que induce al equipo editorial a incorporar más vídeos de gatos.For example, the video application scenario may show that there is an important feature called "Action.VideoEntities.Cat:true", prompting the editorial team to bring in more cat videos.

Solucionar problemas y errores comunesTroubleshoot common problems and mistakes

Los problemas y errores comunes se pueden corregir con un cambio en el código de la aplicación, de manera que no se envíen características inadecuadas o con formato incorrecto a Personalizer.Common problems and mistakes can be fixed by changing your application code so it won't send inappropriate or incorrectly formatted features to Personalizer.

Entre los errores comunes que se producen al enviar características se incluyen los siguientes:Common mistakes when sending features include the following:

  • Envío de información de identificación personal.Sending personally identifiable information (PII). Personalizer no debe usarse con información de identificación personal específica de un individuo (como el nombre, el número de teléfono, los números de tarjetas de crédito y las direcciones IP).PII specific to one individual (such as name, phone number, credit card numbers, IP Addresses) should not be used with Personalizer. Si su aplicación necesita realizar un seguimiento de los usuarios, use un UUID que no permita la identificación o algún otro número de id. de usuario.If your application needs to track users, use a non-identifying UUID or some other UserID number. En la mayoría de los escenarios, esto también resulta problemático.In most scenarios this is also problematic.
  • Con un gran número de usuarios, es improbable que la interacción de cada uno tenga un peso mayor que la interacción de toda la población, por lo que el envío de identificadores de usuario probablemente agregue más ruido que valor al modelo.With large numbers of users, it is unlikely that each user's interaction will weigh more than all the population's interaction, so sending user IDs (even if non-PII) will probably add more noise than value to the model.
  • Enviar campos de fecha y hora como marcas de tiempo precisas en lugar de valores de tiempo caracterizados.Sending date-time fields as precise timestamps instead of featurized time values. Características como Context.TimeStamp.Day=Monday o "Context.TimeStamp.Hour"="13" son más útiles.Having features such as Context.TimeStamp.Day=Monday or "Context.TimeStamp.Hour"="13" is more useful. Habrá como máximo 7 o 24 valores de características para cada uno.There will be at most 7 or 24 feature values for each. Pero "Context.TimeStamp":"1985-04-12T23:20:50.52Z" es tan preciso que no habrá manera de aprender de ese valor, porque nunca volverá a ocurrir.But "Context.TimeStamp":"1985-04-12T23:20:50.52Z" is so precise that there will be no way to learn from it because it will never happen again.

Pasos siguientesNext steps

Entender la escalabilidad y el rendimiento con Personalizer.Understand scalability and performance with Personalizer.