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🗣 Wd提问: 关键词分类模型程序化广告

🤖 Ai回答:
在程序化广告中，使用关键词分类模型可以帮助优化和个性化广告投放。以下是一些关键步骤：

1、数据收集：首先需要大量的数据来训练你的机器学习算法或深度神经网络（DNN）。这些数据应该包括与每个潜在客户相关的各种特征。

2、特征工程: 从原始的数据集中提取有用的特征非常重要，并且可能涉及到一些预处理工作如标准化、归一化等操作以确保所有变量具有相同的尺度以便于后续的分析过程进行比较。

3、模型选择及构建 : 根据业务需求可以选择不同的方法来进行建模, 如逻辑回归(Linear Regression) , 决策树 (Decision Tree), 支持向量机(SVM)，随机森林(Random Forests），梯度提升决策树(XGBoost）等等；也可以尝试更复杂的深度学习技术比如卷积神经网(CNN）、循环神经网络(RNN)/长短时记忆(LSTM)

4、训练测试集划分：将整个样本分为两部分用于训练以及验证效果的好坏

5、调参调优：通过交叉验证等方式不断调整参数寻找最优解提高预测精度

6、预测应用到实际场景中去实现精准营销目标并持续监控评估结果反馈给系统做进一步改进迭代更新策略规则库

以上就是关于如何利用关键词分类模型应用于程序化广告的一些基本流程概述希望能对你有所帮助！

Ai作答

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