项目背景介绍:
广告推荐系统，通过用户的交易数据给用户打上特有的消费标签，后根据用户标签进行广告推荐

AI 模型分析：
监督学习分类问题，每个标签是二分类问题。
e.g. 标签 car 可以分为有车和情况未知两种

方法选择和评估指标：
混淆矩阵，通过精确率，召回率评估模型泛化能力

测试集选定：
测试集按均匀分布随机数生成（所有 openid 按均匀分布随机）700 个样本

样本标注：
获取测试样本真实信息（由于无法寻到用户该方法不适用于样本标注）
根据样本的交易信息进行人工标注。人工标注存在认知差异，需达成人工标注的基本共识，进行多人独立标注。

数据统计分析