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模型集成多样性增强在促销影响量化中的参数配置

共计 30 章节
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01
课程导论
模型集成与促销量化概述 · 多样性增强的核心价值 · 参数配置的重要性
课程导论模型集成
02
促销影响量化基础
促销弹性定义 · 基线销量模型 · 增量销量分解方法
促销影响量化基础促销弹性定义
03
集成学习基础
Bagging · Boosting · Stacking原理回顾
集成学习基础Bagging
04
多样性增强动机
单一模型过拟合风险 · 促销数据噪声与异质性 · 集成多样性-准确性权衡
多样性增强动机单一模型过拟合风…
05
数据多样性
促销数据源融合（销售 · 价格 · 促销日历
数据多样性促销数据源融合
06
特征多样性
特征子集随机采样 · 促销特征工程（折扣深度 · 促销类型编码
特征多样性特征子集随机采样
07
模型多样性
基学习器类型选择（线性回归 · 树模型 · 神经网络
模型多样性基学习器类型选择
08
参数多样性
基学习器超参数随机化 · 学习率与正则化参数扰动
参数多样性基学习器超参数随…
09
样本多样性
Bootstrap采样 · 分层采样（按促销类型/渠道） · 负样本下采样策略
样本多样性Bootstrap
10
标签多样性
目标变量变换（销量对数 · 增量销量 · 促销ROI）
标签多样性目标变量变换
11
随机性注入
Dropout在集成中的应用 · 随机梯度噪声 · 参数初始化随机化
随机性注入Dropout
12
多样性度量指标
成对相关性 · Q统计量 · Kappa统计量
多样性度量指标成对相关性
13
集成规模与多样性
基学习器数量对多样性影响 · 边际收益递减 · 早停策略
集成规模多样性
14
促销影响量化中的基学习器配置
线性模型参数（L1/L2正则化强度） · 树模型参数（最大深度 · 最小叶子样本数）
促销影响量化基学习器配置
15
促销影响量化中的基学习器配置
神经网络参数（隐藏层大小 · 激活函数 · Batch Size
促销影响量化基学习器配置
16
促销影响量化中的基学习器配置
梯度提升参数（学习率 · 子采样比例 · 树数量）
促销影响量化基学习器配置
17
多样性增强策略一
随机子空间法（Random Subs…
多样性增强策略一Random
18
多样性增强策略二
随机森林变体（Extra Trees…
多样性增强策略二Extra
19
多样性增强策略三
负相关学习（Negative Cor…
多样性增强策略三Negative
20
多样性增强策略四
显式多样性正则化（如Coral · Diversity Promotin…
多样性增强策略四Coral
21
多样性增强策略五
Bagging with Diffe… · Quantile Loss）的参数选…
多样性增强策略五Bagging
22
多样性增强策略六
基于促销场景的异构集成（Hetero…
多样性增强策略六Hetero
23
参数搜索空间设计
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化在多样性参数上的应用
参数搜索空间设计网格搜索
24
交叉验证策略
时间序列交叉验证 · 促销事件分组交叉验证 · 滚动窗口验证
交叉验证策略时间序列交叉验证
25
促销影响量化评估指标
RMSE · MAE · MAPE
促销影响量化评估…RMSE
26
多样性-准确性帕累托前沿
多目标优化（NSGA-II）在参数配…
多样性准确性帕累托前沿
27
案例实战一
某电商大促活动销量预测——集成多样性…
案例实战一某电商大促活动销…
28
案例实战二
快消品品类促销弹性估计——不同多样性…
案例实战二快消品品类促销弹…
29
案例实战三
跨渠道促销效果归因——异构集成参数调…
案例实战三跨渠道促销效果归…
30
课程总结与进阶
参数配置最佳实践 · 常见陷阱 · 未来方向（自适应多样性
课程总结进阶