类似one-model, class transformation的方法也只训练一个模型,同时基于模型预估结果P(Z=1|X),直接求解uplift,但其应用场景局限在二值化的输出结果。 Modeling Uplift Directly one-model和two-model都是先计算输出Y,然后间接求得uplift。model uplift directly 方法希望直接估计uplift,其中一种方法为基于树模型的uplift...
进一步地,还有一个基于One Model的差分响应模型,它和上一个模型最大差别点在于,它在模型层面做了打通,同时底层的样本也是共享的,之所以能实现这种模型层面的打通,是因为我们在样本的维度上做了一个扩展,除了user feature之外,还引入了与treatment相关的变量T ( T如果是0,1的取值可以建模single treatment,T也可以...
one-model:把T(是否发券)作为特征加入(其他模型T不作为特征),最终输出 NN-Based Method 聚类:从目标上我们想圈一部分uplift高的人,且无label指导,从这个角度可能可以借鉴思路 1.2 ITE的假设前提 参考:Uplift-Model在贝壳业务场景中的实践 假设有N个用户,Y_i(1)表示对用户干预后用户输出的结果,比如给用户i发放优...
进一步地,还有一个基于One Model的差分响应模型,它和上一个模型最大差别点在于,它在模型层面做了打通,同时底层的样本也是共享的,之所以能实现这种模型层面的打通,是因为我们在样本的维度上做了一个扩展,除了user feature之外,还引入了与treatment相关的变量T ( T如果是0,1的取值可以建模single treatment,T也可以扩展...
差分响应模型升级版(One-Model Approach) 进一步地,还有一个基于One Model的差分响应模型,它和上一个模型最大差别点在于,它在模型层面做了打通,同时底层的样本也是共享的,之所以能实现这种模型层面的打通,是因为我们在样本的维度上做了一个扩展,除了user feature之外,还引入了与treatment相关的变量T ( T如果是0,1...
进一步地,还有一个基于One Model的差分响应模型,它和上一个模型最大差别点在于,它在模型层面做了打通,同时底层的样本也是共享的,之所以能实现这种模型层面的打通,是因为我们在样本的维度上做了一个扩展,除了user feature之外,还引入了与treatment相关的变量T ( T如果是0,1的取值可以建模single treatment,T也可以扩展...
进一步地,还有一个基于One Model的差分响应模型,它和上一个模型最大差别点在于,它在模型层面做了打通,同时底层的样本也是共享的,之所以能实现这种模型层面的打通,是因为我们在样本的维度上做了一个扩展,除了user feature之外,还引入了与treatment相关的变量T ( T如果是0,1的取值可以建模single treatment,T也可以扩展...
S-learner:One-Model的差分响应模型 T-learner:Two-Model的差分响应模型 X-learner:基于T-learner的反事实推断模型 DragonNet:NN based的深度模型 3. Uplift模型效果评估 因为Uplift模型得到的结果是反事实结果,因此无法使用回归模型中常用的均方误差RMSE等方式进行评估。常用的模型效果评估方式包括Uplift分位图、Qini曲线...
Upliftmodel是智能营销的基石:预测每个用户对于营销推广活动的敏感程度, 驱动营销策略制定,促成营销效用最大化 什么是Upliftmodel? Upliftmodel的定义 增量模型,用于预测/估计某种干预对个体状态/行为的因果效应(ITE,individualtreatmenteffect) 形式化p,=1−p,=0 ...
【机器学习】Uplift Model 在电商营销中的因果归因分析 一、介绍 在电商竞争激烈的环境下,精准营销对于提高用户购买转化率和企业效益至关重要。本项目旨在运用 Uplift Model 分析电商用户数据,识别对营销活动响应积极的用户群体,以便制定针对性策略,优化营销资源配置,提升营销效果。