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# System prepended metadata

title: '[Creative Drivers] Points méthodo'

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# [Creative Drivers] Points méthodo

## Enjeu modéré

- [x] Split des data sur campaign_id
- [x] Utiliser un R2 global.
- [ ] Modèle unique. Trancher une fois qu'on a une volumétrie suffisante.
- [x] Rajouter une p value
- [x] Revérifier le calcul du lift, depuis la Shapley jusqu'à la modélisation univariée (à faire avec data simulée)
- [ ] Plot R2 = f(iteration). Pour discard les modèles non fit. => les R2 sont toujours tout pourris
- [ ] Trouver une solution pour bien gérer les NaN => deux paliers de modélisation ?

## Enjeu mineur

- [x] Rechecker qu'on a des NaN que là où on les attends, vérifier que 0 imputation utilisée uniquement sur les bonnes features. => est-ce qu'on peut vraiment imputer 0 sur *'is_brand'* ?
- [x] Comment Catboost gère les NaN ?
- [x] Est-ce que la valeur d'imputation des NaN a un impact sur la modélisation/sur les shapley ?
- [x] Pourquoi on force certaines variables en préprocessing ?
- [x] Check cohérence predict split / train split => à voir niveau intégration ?
- [x] min_sample_leaf : adapter le threshold en fonction de la répartion des samples.


## Tests additionnels/ajouts long terme

- [ ] Ajouter d'autres variables population en input (duration, frequency, spend...)
- [ ] R2 par population sur du multi client ?
- [x] Complexité en fonction du nombre de sample en prédicte. Adapter le sampling en fonction => pas un problème pour l'instant, tout prendre.