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...
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 ...
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...
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...
Uplift modeling is commonly conducted using a two-model approach or a one-model approach2. Here, we used the one-model approach. The advantage of the one-model approach is that models are easier to interpret. The predictive power of the influence of each variable on the uplift model can ea...
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 ...
【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。