次のような2つの課題があるとします。model3種類(合計数十個)の特徴量から、予約確率を勾配ブースティングの回帰モデルで推定する需要曲線の構成に必要。model上で求めた予約確率を用いて、最適な価格設定を提案する。modelは物件ごとにモデルを作る。モデルを軽くする必要がある。需要曲線と言うと、ミクロ経済学の一般的な教科書に載っているのは需要と値段の関係だが、ここでは需要の代わりに予約が埋まる確率を使っている。確かに時と場合によってはこちらのほうがよさそうである。実際にはこのあと貸し側による調整がある。考察RecallやPrecisionを、予約の有無ごとに計算している。median_{booking}(0,\frac{P-P_sug}{P})\),予約された日の機会損失割合)この二つが売り上げとの相関が強い。PDRを大きくし、BRを小さくしたい。この二つはトレードオフなので、同時に最適化をする必要がある。0\)なら、損失関数を最小化するのは常に提示価格と実際の価格が一致する状況であり、「値付け人のやりかたの模倣」という意味しか持たず、人員削減にしかならないので、データサイエンスの威力を感じられない。そこで、価格が実際の値段から乖離しすぎた場合、それは前述の「悪い」状況でなくてもペナルティを与えることにする。正則化のような意味を持っていると考えられる。PDRを大きくするのをBRを小さくすることよりも若干重視しているためであろうか?価格提案モデルについて提案価格を\(P_{sug}\)と置く。最適化アルゴリズムはSGDを用いるデータはここ1年のも枠が日次変化する場合の需要予測についてダイナミックプライシングの部屋以外のプライシング問題では、枠数が日ごとに変化する可能性がある。例:美容院などでは、職員の人数や一人当たりの担当枠は毎日変動する。modelは前述のものをそのまま使うことはできない方法は2種類考えられる。出力される予約確率=予約される数の期待値と解釈できる。特徴量に予約枠の数を追加し、最終的にシグモイド関数なりで「予約される割合の期待値」を出力していると考える。注意点としては、仮に予約枠が10個、出力が0.67​ならこの予約枠の埋まる数の期待値は6.7であると考えられるが入力のうち予約枠を7以上の(データ上珍しくはない)いかなる値にしても、出力×予約枠数がほぼ同じ数字になるのが望ましい。ほかの特徴量は同じにしたまま枠だけを6以下にした場合は、1.0に近い値が出力されるのが好ましいが、そのような学習が可能なのかは今後の課題である。次のような2つの課題があるとします。課題1論文の2値分類とは異なる複数値分類の問題でAirbnbのモデルを適用したいとします、予約枠が複数ある。リラクゼーション店のトレーナーが10人いて、そのうち3人に予約が入る。予約枠の数は日時によって異なる。トレーナーが10人の時間もあれば8人のときもある。demandを具体的にどのように導出するか説明してください。売るものが宿泊枠ではなく、一般の商品の場合は、このような事例を考える必要がでてくると思われる。種類の枠ごとのデータは足りない」という状況を想定する。個の出力をソフトマックス関数にかけ、予約がいくつ埋まる可能性が高いかを推定する方法が考えられる。次元の中での区分け」だからである。売れるとみていい」などと考えるのは、明らかに無理がある。いう性質上「予約が埋まる個数の期待値の推定」と同じである。「予約が埋まる割合の期待値」と言ってよい。この考えのもとで、多値分類への拡張を行いたい。次元」という方法である。いう数字を予約枠数用のノードから入力する。件予約が埋まる」と解釈する。このような方法を取ることで、枠の変化自体も、自然にモデルに取り入れることができるようになると思われる。変更し、期待値がほぼ変化しない(ただし、期待値より枠が少ない場合は枠数と同じ出力が望ましい。あれば、期待値を\(n\)に近い値で出力するのが理想)ことを確かめることが推奨される。scoreとされている\(D\)を競合他社のデータを用いずにどのように導出するべきか、アイデアを述べてください。計算方法については、その詳細が書かれているわけではない。企業秘密ということだろうか。視点で競合他社と競合他社のデータがない場合の考察を行う。調整していくのである。用いて、モデルに組み込む。段階に分けるという方法である。等から適当に与えた\(D′\)の予測順位ににしてもよいかもしれない。個サンプリングし、\(n\)位の物件はその\(n\)番目に大きな数字を\(D′\)の初期値とする)、そこからまず前半半年分のデータを用いて、\(\theta\)の最適化を行う。そこから、強化学習的にデータを与え続け、\(D′\)と\(\theta\)を交互に最適化していくのである。おける、特徴量の分布が重要である。ここが、同業他社も含めた全貸出宿の特徴量の分布とほぼ同じであれば、何の問題もなくそのままモデル最適化を行えばいい。異なるのであれば、共変量シフトの考えが必要になる。\(D\)については\(p′(x)\)からサンプリングして平均分散等を出すとよいと思われる。