Порівняльний аналіз MLP та DFSN для прогнозування затриманих конверсій - Кудак, В. І.; Вощепинець, А. С. (Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 2026)
У роботi розглянуто проблему прогнозування в умовах затриманого зворотного зв’язку, що призводить до змiщення навчальних мiток у часi та деградацiї якостi прогнозу класичних моделей машинного навчання. Особливу увагу придiлено проблемi label delay bias, яка виникає через те, що на момент формування навчальної вибiрки частина позитивних подiй ще не вiдбулася або не була зафiксована. У роботi було проведено порiвняння якостi прогнозу двох моделей: багатошарового перцептрона (Multilayer Perceptron, MLP) та Delayed Feedback Satellite Networks (DFSN), яка поєднує основну нейронну мережу з сателiтними компонентами для врахування частково доступних даних. Експерименти проведено на реальному промисловому наборi даних Criteo, що характеризується високою розмiрнiстю ознак, розрiдженiстю та значним дисбалансом класiв. Числовi ознаки були стандартизованi, категорiальнi — закодованi та представленi у виглядi векторних представлень. Оцiнювання моделей здiйснювалося використовуючи метрику ROC-AUC. Результати показали, що DFSN суттєво перевершує класичний MLP у задачах iз затриманими мiтками, забезпечуючи меншу чутливiсть до неповноти мiток на раннiх етапах навчання та вищу якiсть прогнозування.