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摘要 增益模型(uplift model)，主要用于建模干预对客户响应的增量效果。本文内容参考论文《Causal Inference and Uplift Modeling...

本文主要总结常见因果推断模型方法，既包括处理二元干预的建模方法，也包括处理更复杂干预的建模方法。相关内容主要参考论文《Causal Inference with Compl...

潜在结果框架 潜在结果框架（Potential Outcome Framework，POF）是由Donald Bruce Rubin提出的一种针对观测数据进行因果推断的框架...

基础版本 T-Learner增益模型方法，也就是Two models approach。python的scikit-uplift包实现了相应sklift.models.Tw...

S-Learner增益模型原理 S-Learner增益模型方法，也叫Treatment Dummy approach, 或者 Single model approach。以...

什么是Class Transformation Model、 本文要讲述的增益模型类别是Class Transformation Model，即类转换模型，该模型主要应用于...

Uplift Model如何评估        因果推断技术在营销场景的主要应用就是基于Uplift Model来预测营销干预对个体转化概率的增益，通过增益大小识别营销敏感...

增益树及分裂准则        相比T-Learner/S-Learner这种间接建模增益的元学习类模型，可以利用决策树直接预估单干预下的增益。本文基于Piotr Rzep...

因果推断建模流程里，构建好了贝叶斯网络结构图，下一步是要做贝叶斯网络的概率计算。概率计算环节，往往会涉及到一些经典的概率分布，这篇文章主要是为了复习下常用的概率分布。 Be...

定义 标准差，指 一次抽样中 个体取值间的离散程度，反映了 个体取值对样本均值的代表性。 标准误，指 多次抽样中 样本均值间的离散程度，反映了 样本均值对总体均值的代表性。...

方差分析用途 方差分析，用于比较「类别型特征」的不同分类在「连续型特征」上的均值，是否存在显著差异。有两点需要注意：【1.】类别型特征不同分类的类别数>=3。如果特征“不同...

为什么需要均值抽样分布？ 对于一个分布未知的总体，可以对该总体进行抽样，根据抽样样本推断该总体的分布。 从同一个总体中随机抽取多个样本（每个样本包含的个体数量相同，记为“样...