史上最全因果推断合集-uplift

已于 2022-05-27 15:22:19 修改
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分类专栏： 因果推断 文章标签： python 开发语言 机器学习
于 2022-05-26 21:56:55 首次发布
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1.因果分析三类典型代表方法包括哪些？

2.uplift model的特征有哪些？包含哪些方面？

与传统机器学习差别不大，追加干预特征（T=1/T=0）；实操手段上，uplift model最大的问题为没有个体样本，要用群体样本去建模个体因果效应；理论层次上，uplift model用的是因果效应解释问题，传统机器学习模型用的是概率论解释问题。

3.什么是uplift模型？

Uplift models用于预测一个treatment的增量反馈价值。举个例子来说，假如我们想知道对一个用户展现一个广告的价值，通常的模型只能告诉我们用户在展示广告后的购买意愿很强，但事实很有可能是他们在被展示广告之前就已经很想购买了。Uplift models聚焦于用户被展示广告后购买意愿的增量。

4.uplift和传统模型的区别？ 

5.uplift操作

 

6.uplift评估指标

【Uplift】因果推断基础篇
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/362311467 文章目录Uplift与因果推断相关、因果、辛普森悖论因果图基本结构前门、后门准则基本假设关键指标倾向性得分、Matching等增量建模面临的问题符号、名词定义梳理参考文献 Uplift与因果推断 因果推断(Causal Inference)研究如何更加科学识别变量间的因果关系，是Uplift Modeling的理论基础。 在通常的预测任务中，我们拟合的实际是Y与X的相关关系，X甚至可以是Y的结果，如GDP和发电量之间可能有一系列复
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