Pylift是uplift建模的Python工具包。Pylift在sklearn的基础上针对uplift modeling对各模型做了一些优化,同时集成了一套uplift评价指标体系。所以Pylift内核还是sklearn,在sklearn外面封装了一套API,针对树模型做了uplift优化,可以通过Pylift实现直接的uplift modeling. 官方文档:readthedocsgithub地址:wayfair/pylift 最便捷的安...
uplift modeling 本质上就是通过训练样本去学习不同条件 X 下某个干预 W 的平均因果效应,去得到一个 CATE 的 estimator τ 。然后通过该模型( τ )的泛化能力,就可以对新的个体( x)进行干预效果的预测。 Meta-Learning Method meta-learning method(元学习方法)就是简单地使用已有的机器学习算法(e.g. 线性回...
在一个预测模型上再做uplift modeling相当于是在下单意愿高的用户中再筛选persuadable用户,其实实践上没有太大必要。 1.3 业务疑问与需求 1.3.1 多维度建模 在【智能营销增益模型(Uplift Modeling)的原理与实践】与阿里文娱智能营销增益模型 ( Uplift Model ) 技术实践都提及了多维度建模的情况: 干预策略只有一种,对...
同样的,对于 uplift modeling 的问题,我们也希望通过树分裂后使得下游子节点中某一类(i.e. 高 uplift) 的人尽可能的多。当然我们并不能知道单个样本真实的 uplift 的值,但是我们可以通过比较 Treatment 组与 Control 组的响应标签分布差异来近似刻画该节点下样本整体的 uplift 情况。因此我们的分裂准则就是分裂前后...
增益模型(Uplift modeling)是一种预测模型,用于分析和预测营销活动或干预措施对个体行为的影响。与传统的推荐系统或分类模型不同,增益模型的目标不仅在于准确地预测个体的行为,还在于识别出具有干预效果的个体,并通过针对这些个体采取有针对性的干预手段来提高整体效果。 2.2 增益模型的基本原理 增益模型基于潜在反事实框架...
Uplift Modeling 一、背景 在促销活动,或者补贴、发红包活动中,如果我们能准确瞄准相应人群,那么即可以促进购买数量,也可以节约成本(本来就可以购买的人群不用额外发放红包)。 二、一些基础 Uplift用于筛选出这类人群。(如果对其采取了补贴,则可以转化为订单)。Uplift模型比较了treatment(投放补贴)客户与 control(不投放...
Uplift modeling is a machine learning technique which aims at predicting, on the level of individuals, the gain from performing a given action with respect to refraining from taking it. Examples include medical treatments and direct marketing campaigns where the rate of spontaneous recovery and the ...
什么是uplift modeling? uplift modelling,拟翻译作“增购模型”或“上提升模型”,也称作incremental modelling,true lift modeliling或net modelling,这是一种预测建模技术,是预测一种优待措施(例如一种直接市场营销活动)带来的新增的影响的模型,它建立在个人的行为数据之上。
在数字营销领域,有一个经典的营销增益模型uplift modeling,可以帮助我们达成该目标。 uplift模型根据营销干预(比如优惠券)和干预结果(是否购买)两个维度把用户分为四类: 营销敏感人群 Persuadables:不发送优惠券则不买,发送优惠券则购买; 自然转化人群 Sure things:不论是否发送优惠券均会购买; ...
uplift模型在工业界的成功应用主要集中在市场营销领域，尤其是在用户增长与优化用户转化率方面。营销四象限框架揭示了uplift模型的运用价值，特别是针对不同用户群体的个性化营销策略。传统的响应模型虽然能够预测转化率，但无法准确评估干预（如优惠券发放）对特定用户群体的实际影响。uplift模型通过估计干预对用户...