这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景。 论文 Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partiti ...
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模,而是通过对response effect target 进行建模,用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有 种:T Learner, S Learner, X Learner,思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去 ...
2020-02-24 21:25 5 2901 推荐指数:
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模型generalization 论文 C. Tran and E. Zheleva, “Le ...
Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的差异影响,进而通过人群定向/数值策略的方式进行差异化实验,或者对实验进行调整。Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果 ...
一直以来机器学习希望解决的一个问题就是'what if',也就是决策指导: 如果我给用户发优惠券用户会留下来么? 如果患者服了这个药血压会降低么? 如果APP增加这个功能会增加用户的使 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 参考链接:https://blog.csdn.net/liuglen/article/details/84770069 ICLR ...
作者 | 宁阿姨 责编 | 一点也点 适合的定向能够帮助计划快速通过冷启动。 针对现在冷启动难通过的问题,人群包是非常好用的工具。人群包能够精确到一个用户“是或否”的行为,一个用户展示、点击过几次你的广告,是信息流里最精准的定向,也是头条和广点通最好用的定向。 关于人群包的教程很多,但人群 ...
刷新: 5秒后刷新页面 刷新及跳转: 5秒后刷新页面,并跳转到百度 重定向一般用于,网站更改了域名,但很多用户只知道老域名, 从老域名跳转到新域名 ...
背景 AB实验可谓是互联网公司进行产品迭代增加用户粘性的大杀器。但人们对AB实验的应用往往只停留在开实验算P值,然后let it go。。。let it go 。。。 让我们把AB实验的结果简单的拆解成两个方面: \[P(实验结果显著) = P(统计检验显著|实验有效)× P(实验有效 ...