offline-policy-evaluation：实现高效的离线策略评估-优快云博客

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offline-policy-evaluation：实现高效的离线策略评估

offline-policy-evaluation Implementations and examples of common offline policy evaluation methods in Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/of/offline-policy-evaluation

项目介绍

在机器学习和强化学习领域，策略评估是至关重要的一环。传统的A/B测试虽然有效，但成本高昂且耗时长。这时，离线策略评估（offline policy evaluation）就显得尤为重要。offline-policy-evaluation 是一个开源Python库，它提供了多种常见的离线策略评估方法的实现和示例。通过使用这个项目，研究者可以在不进行实际A/B测试的情况下，评估新策略的效果，从而节省时间和成本。

项目技术分析

offline-policy-evaluation 项目主要基于Python开发，支持以下几种离线策略评估方法：

逆倾向评分（Inverse propensity scoring）：通过调整历史数据中的行为概率，来预测新策略的效果。
直接方法（Direct method）：直接利用历史数据中的奖励和行动概率来评估策略。
双重鲁棒（Doubly robust）：结合逆倾向评分和直接方法的优点，提高评估的准确性。

这些方法都有各自的应用场景和优缺点，但共同目标都是通过分析历史数据，预测新策略在现实世界中的表现。

项目及应用场景

在实际应用中，offline-policy-evaluation 可以用于多种场景，例如：

产品推荐系统：在推荐系统中，可以通过分析用户历史行为数据，评估新的推荐策略是否更有效。
金融风控：在金融领域，可以通过历史交易数据，评估新的风险控制策略。
广告投放：在广告投放中，可以通过分析用户点击数据，评估新的广告投放策略。

下面是一个简单的使用示例：

from offline_evaluation import doubly_robust

# 假设有一组历史日志数据
df = pd.DataFrame([
    {"context": {"p_fraud": 0.08}, "action": "blocked", "action_prob": 0.90, "reward": 0},
    {"context": {"p_fraud": 0.03}, "action": "allowed", "action_prob": 0.90, "reward": 20},
    # ... 更多数据
])

# 定义新策略下的行为概率函数
def action_probabilities(context):
    epsilon = 0.10
    if context["p_fraud"] > 0.10:
        return {"allowed": epsilon, "blocked": 1 - epsilon}    
    return {"allowed": 1 - epsilon, "blocked": epsilon}

# 进行评估
result = doubly_robust.evaluate(df, action_probabilities)
print(result)

输出结果将显示新旧策略的预期奖励，从而帮助研究者判断新策略是否优于旧策略。