增益模型通常用于用于估算CATE/ITE,基础的uplift model有以下三种: Two-Model:建立两个对于outcome的预测模型,一个用实验组数据、一个用对照组数据。 One-Model:Class Variable Transformation:响应结果为二元变量时可用。 对uplift直接建模:对现有ML模型(树、RF、SVM)的改造 ...
即使基于One Model的差分响应模型在训练数据和模型层面上打通,但其本质还是对于uplift的间接建模,更为严谨的一种实现实验组和对照组数据和模型打通的方法是:标签转换方法(Class Transformation Method),可以直接对τ(X_i)进行建模。 图3 One-Model标签转换模型流程图 标签转换是在二分类的情境下提出的,这种方法的目标...
4.3.3 模型训练与评估 在模型选择上,我们以XGBoost模型作为基学习器,分别在Two Model差分响应模型、One Model差分响应模型(无标签转化+引入T/C特征)、One Model差分响应模型(引入标签转化)和One Model差分响应模型(引入个人倾向分)上进行了尝试。One Model差分响应模型(无标签转化+引入T/C特征)训练流程如下: 图6 ...
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...
即使基于One Model的差分响应模型在训练数据和模型层面上打通,但其本质还是对于uplift的间接建模,更为严谨的一种实现实验组和对照组数据和模型打通的方法是:标签转换方法(Class Transformation Method),可以直接对τ(X_i)进行建模。 图3 One-Model标签转换模型流程图 ...
two-model:实验对照组分别一个模型,之后做差。可能实验对照各自学的好,但是缺失了我们要的uplift增益效应 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 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 ...
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...
容易忽略能够引起 Separate models ′ 究 uplift 的微弱信号 i i 研 选 Separate Treatment Control group training data group 精 1 2 0 参数T的作用体现在训练样本的选择上,此时 2 两个子模型的训练样本完全隔离独立 Uplift model建模算法2 :Differential response (one-model) 形式化 优点: 案 = , = 1 ...
Meta-learners are a set of algorithms, built on top of machine learning algorithms like LightGBM, Xgboost, etc. They help estimate conditional average treatment effect, orCATE. T-learner is a meta-learner that doesn't use a single model. Instead, T-learner uses one model per treatment variab...