38、统计与机器学习数据挖掘中的净效应建模：Net T - C Lift模型解析

统计与机器学习数据挖掘中的净效应建模：Net T - C Lift模型解析

在数据挖掘领域，准确评估测试（TEST）与控制（CONTROL）活动的净效应一直是一个关键问题。本文将深入探讨净效应建模的相关内容，重点介绍Net T - C Lift模型，包括其原理、构建步骤以及性能评估。

1. 净效应方法相关要点

在进行净效应分析时，有两个要点值得关注：
- 假设检验基础 ：从假设检验的基本原理出发，统计学家通常采用两个独立样本的方法来衡量测试组相对于控制组的处理效果。例如，常用的t检验可以确定两个独立样本均值差异的显著性。对于当前的任务，净效应方法适用于测试两个独立十分位分析之间的差异。在十分位分析的框架内，累积净提升（Cum Net Lift）是评估测试和控制活动之间净差异的关键指标。
- 无模型控制组十分位分析 ：为了生成净效应双十分位，构建基于无模型（随机）的测试活动控制组十分位分析是很有启发性的。表28.3展示了无模型控制组的测试十分位分析，其中1876个响应随机分布在各个十分位中。每个十分位的无模型累积测试率（No - Model CUM TEST RATE (%)）主要为12.14%（随机在12.10%至12.54%之间变化）。因此，评估测试活动本身等同于比较测试和无模型控制组的十分位分析。通过将表28.2中每个十分位的累积测试率除以表28.3中的无模型累积测试率，可以得到测试累积提升（TEST CUM LIFT）的等效结果（值在100 - 103之间），这些等效结果是由于无模型控制组十分位分析的随机变化导致的。

十分位