希望在营销数据上建立一个响应模型（点击或不点击），该模型向一个人显示不同数量的报价。我不想模拟他们点击了哪些优惠，但他们是否点击了提供给他们的任何优惠。我的问题是如何处理不同数量和类型的报价？

示例数据可以是一张 id 表：

id   clicked
001       1
002       0
003       1

每个 id 的优惠数量不同：

id  discount_rate  on_amt
001     0.05       100
001     0.10       500
002     0.03        50
003     0.05       100
003     0.10       300
003     0.15       500

我是否从报价数据集中创建特征，例如平均折扣率、最大 on_amt 等？或者创建一个非常大的分箱报价类型的二进制稀疏矩阵，例如 rate_5-10_amt_0-50 1/0 和 rate_5-10_amt_50-100 1/0 ...？

还是有一个很好的模型可以处理这样的可变数据？