机构名称：
¥ 1.0
2 鉴于数据集的不平衡，使用精确度-召回率曲线下面积 (PRAUC) 作为准确度指标 [21]。3 首先，排除观察次数少于 10 次的参与者，以便在 5 倍交叉验证方案中每倍至少有 2 次观察。其次，如果用户的观察结果只对应于一个结果（即，他们总是做这项练习或从不做这项练习），他们也会被排除，因为如果没有两个类别，则多个模型是未定义的。排除后会剩下一组 26 位用户，称为热启动队列。4 使用 5 个外倍，并报告保留倍的平均准确度。对于组倍，超参数在 5 个内倍上进行优化。但是，由于每个参与者可用的数据量很少，因此不会在个体级别模型上执行超参数调整。在这两个层面上，折叠都是随时间随机化的，这样可以减轻由季节影响（例如假期开始）引起的任何偏差。
利用 Shapley 值塑造习惯养成洞察
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