Uplift Model离线评估指标

最新推荐文章于 2025-10-31 15:10:50 发布
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#uplift #auuc #qini

uplift建模难点在于无法获得个体的ground truth，因为它是反事实的。只能通过构造treatment和control两组镜像人群，对比两组人群的转化增量，来实现模型性能的评估。

Uplift Curve

计算公式

f ( k ) = ( Y k T N k T − Y k C N k C ) ( N k T + N k C ) f(k)=\left(\frac{Y_k^T}{N_k^T}-\frac{Y_k^C}{N_k^C}\right)\left(N_k^T+N_k^C\right) f(k)=(NkT​YkT​​−NkC​YkC​​)(NkT​+NkC​)

具体计算步骤如下：

  1. 模型对样本集预测，然后将样本按照预测得到的uplift value进行降序排序
  2. 取topK个样本，计算得到
最低0.47元/天 解锁文章
阿里文娱智能营销增益模型 ( Uplift Model ) 技术实践
03-25 9552
导读：随着移动互联网和人工智能技术的发展，智能化营销正渗透到各行各业。如何衡量和预测营销干预带来的"增量提升"，而不把营销预算浪费在"本来就会转化"的那部分人身上，成为智能营销算法最重要的挑战。我们以Uplift Model为基础，构建营销增益预测模型，帮助商家锁定营销敏感人群，驱动收益模拟测算和投放策略制定，促成营销推广效率的最大化。本文将分享营销增益模型的原理和常见的建模及评估方法，并以淘票票...
Uplift Model
qq_26430933的博客
01-15 851
0.uplift modelling相关理论 定义：τ(x)=E[Yi(1)∣X]−E[Yi(0)∣X]\tau(x) = E[Y_i(1)|X]-E[Y_i(0)|X]τ(x)=E[Yi​(1)∣X]−E[Yi​(0)∣X]，单个样本在有干预和没有干预两种情况的表现(potential outcome)的差值 目标：识别出营销敏感人群 挑战：无法同时观测单个样本在有干预和没有干预两种情况的表现 理论依据：当CIA假设成立时(Xi⊥TiX_i \bot T_iXi​⊥Ti​，样本特征X和T独立)，ATE=
Uplift模型系列一：评价指标
Y1n的博客
03-01 2390
Qini 曲线是 uplift 模型评估中最重要的可视化工具之一，用于衡量模型在识别**“可说服者”（即对干预最敏感的个体）方面的能力**。它通过展示随着样本数量增加，模型预测的累积 uplift 效果来反映模型性能。横轴: 样本比例（从高到低按模型预测的 uplift 值排序后的累计样本比例）。纵轴: 累积 uplift 效果，表示干预组和对照组之间的净增量收益。AUUC 是 uplift 曲线下面积，用于量化 uplift 模型的整体性能。
Uplift模型评估指标AUUC
公众号：瑞行AI
12-17 2562
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人群。增益大小，就是计算有干预 相对无干预的转化概率差异，即个体因果效应ITE。
如何快速掌握 uplift 建模：scikit-uplift 完整入门指南
最新发布
gitblog_01132的博客
10-31 431
scikit-uplift（sklift）是一个用于 uplift 建模的 Python 包，提供了快速且符合 scikit-learn 风格的模型实现、评估指标和可视化工具。Uplift 建模估计治疗对因果效应，并利用这些效应来有效定位最有可能响应的客户。该包的主要目标是提供一个易于使用且快速的 Python 包，用于 uplift 建模，其模型接口与熟悉的 scikit-learn API 一...
【Uplift】评估方法篇
煎饼加鸡丝
04-08 6187
https://zhuanlan.zhihu.com/p/363082639 文章目录线上评估方法离线评估方法Uplift decile chartsCumulative uplift/gainUplift Curve & AUUCQini Curve & Qini Coefficient补充，AUUC和Qini的另一种口径 和标准的预测方法不同，由于”反事实“的存在，并没有真实的uplift标签，因此uplift模型无法在样本维度上进行评估。但如果有随机试验采集的数据，则可以用平均水平来评
[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）
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摩登都市天空---专栏
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1 基础介绍 增益模型（uplift model）：估算干预增量（uplift），即干预动作（treatment）对用户响应行为（outcome）产生的效果。 这是一个因果推断（Causal Inference) 课题下估算ITE（Individual Treatment Effect）的问题——估算同一个体在干预与不干预（互斥情况下）不同outcome的差异。为了克服这一反事实的现状，增益模型强依赖于随机实验（将用户随机分配到实验组&对照组）的结果数据。 2 因果推断基础 CATE 和
浅谈Uplift model
m0_63026143的博客
03-24 2003
Uplift Model 是一个增量模型，目的是预测某种干预对于个体状态或行为的因果效应（ITE, individual treatment effect），即可以表示为用户在有无干预时的转化概率之差，也就是独立样本的treated和control的潜在结果的差值。uplift model 的目标为最大化，即有干预策略相对于无干预策略的提升，更简单的解释就是干预前后用户输出结果的差值。
uplift model的理论与实践
Celeste小天地
09-01 2113
因果推断理论及落地
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智能营销增益模型（Uplift Modeling） 相关链接： 智能营销增益模型（Uplift Modeling）的原理与实践https://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/105583375 uplift model学习笔记https://www.cnblogs.com/zichun-zeng/p/8330358.html 一文读懂uplift modelhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/100821498 ...
Uplift Modeling
心之所向
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营销增益模型（upflit）原理与应用
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uplift在营销领域建模的4种方法
qq_41697157的博客
11-19 2675
介绍了因果推断在营销领域的应用方式——uplift建模，解释了4种建模方法和两种离线评估方式
Uplift 经典模型介绍
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06-19 3543
Uplift 经典模型介绍1. 元学习相关模型1.1 双模型(Two Model, T-Learner)1.2 单模型(Single Model, S-Learner)1.3 X-Learner模型2. Uplift树模型2.1 CTS算法2.2 因果森林2.3 广义随机森林(GRF)2.4 正交随机森林(ORF)3. 剪枝方法3.1 重采样(resampling)3.2 单调约束3.3 最小增益...
智能营销模型-Uplift Model详解及Python使用
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模型系列：增益模型Uplift Modeling原理和案例
数智笔记
12-28 4694
我们可以通过与具有相同特征的先前客户进行比较来了解客户的行为，例如年龄、教育（我们对他们了解的内容以及他们愿意透露的内容）。这种方法需要我们的消费者数据和完成的操作以及一些随机数据，例如在我们的商店中没有购买任何东西但在其他商店中购买了东西的客户的数据。$ \widehat{CATE} (uplift) = E[Y_i|X_i = x, W_i = 1] - E[Y_i|X_i = x, W_i = 0] $，其中 $ Y^1_i = Y_i = Y^1_i if W_i = 1$ and。
【机器学习】Uplift Model 在电商营销中的因果归因分析
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uplift model在智能营销中的价值
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在智能营销中，uplift model（提升模型）具有重要的价值。首先，通过uplift model可以识别出真正对广告或营销活动有积极响应的客户群体，从而帮助营销团队更加精准地进行目标客户定位和市场细分。其次，uplift model...
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