我正在处理一个机器学习问题。目标是预测客户是否会签署合同，以及他们需要多长时间来签署合同。

这是我计划的处理方法：1- 训练第一个模型进行分类预测，预测正例。2- 仅针对实际签署合同的客户的训练样本，训练第二个回归模型，并预测他们的响应时间。3- 使用第一个模型，预测正类。4- 使用第二个模型，仅基于那些被预测为正的样本，预测时间目标。

请问我的方法是否正确，我是否引入了任何偏见？处理此类问题是否有已知的方法？

非常感谢。

回答：

我认为你的方法是正确的，因为对于那些没有签署合同的人来说，包含他们的签署时间是没有意义的。实际上，如果你将他们包括在回归模型中，你甚至无法为他们分配任何有意义的目标值。例如，如果你为他们分配零作为签署时间，这意味着他们比实际签署合同的人还要急切，这是荒谬的。如果你为他们分配一个较大的值，你的模型会不必要地强调他们，导致性能不佳。