В данном предложении речь идет о модели бинарной классификации. Давайте разберем, как она работает и какие шаги включает в себя процесс обучения модели.

1. Сбор данных: Для начала необходимо собрать данные о клиентах, которые включают как позитивные, так и негативные примеры. Позитивные примеры - это клиенты, которые уже совершили целевое действие, а негативные - это случайные клиенты, которые этого не сделали.
2. Предобработка данных: Далее данные нужно подготовить. Это может включать очистку данных, обработку пропусков, кодирование категориальных переменных и нормализацию числовых данных.
3. Разделение данных: После предобработки данные делятся на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая - для оценки ее качества.
4. Выбор модели: Выбирается подходящая модель для бинарной классификации. Это может быть логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес и другие алгоритмы.
5. Обучение модели: На этом этапе модель обучается на обучающей выборке. Она будет пытаться найти закономерности, которые помогут ей предсказать, какие клиенты могут совершить целевое действие.
6. Оценка модели: После обучения модель необходимо протестировать на тестовой выборке, чтобы оценить ее точность и другие метрики, такие как полнота, точность и F1-мера.
7. Оптимизация модели: Если результаты не удовлетворяют требованиям, можно провести оптимизацию модели, изменив параметры или выбрав другую модель.
8. Применение модели: После достижения удовлетворительных результатов модель может быть использована для оценки вероятности того, что новые клиенты совершат целевое действие.

Таким образом, данная модель помогает бизнесу целенаправленно привлекать клиентов, похожих на тех, кто уже совершил покупку или другое целевое действие.