У меня есть две прогнозирующие модели, которые рассчитывают два заданных c KPI клиента: ROI (чтобы агенты колл-центра могли соответственно сортировать звонки) и Reachability-of-customer (так, чтобы агенты колл-центра могли сначала нацелиться на максимально достижимого клиента) ). Две модели были созданы в разные моменты времени в соответствии с требованиями бизнеса. Однако теперь необходимо использовать две модели вместе. Из данных я вижу, что два KPI практически обратно пропорциональны (клиенты с более высоким ROI не достижимы). Так как агентам выплачивается компенсация за платеж, полученный от клиента, они всегда сначала сортируют по ROI, а затем применяют показатель достижимости, и из-за обратной природы KPI клиенты с более высоким уровнем доступности никогда не звонят.
Каковы некоторые способы решения этой проблемы и в то же время совместное использование двух моделей? Есть ли способ, которым я могу создать третью модель, которая является функцией этих двух моделей?
Также, если такая третья модель будет создана, каковы будут некоторые из способов тестирования производительности модели?