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.
原创
2021-11-16 17:27:11
3550阅读
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
原创
2022-12-30 11:11:28
1335阅读
通过利用PYTHON 设计处理计算器的功能如：1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 ))- (-4*3)/(16-3*2))我的处理计算基本思路是：解题思路是，需要优先处理内层括号运算－－外层括号运算－－先乘除后加减的原则：1、正则处理用户输入的字符串，然后对其进行判断，判断计算公式是否有括号，有就先将
转载
2024-09-20 11:22:46
221阅读
1. 前言相信看了之前关于集成学习的介绍，大家对集成学习有了一定的了解。本文在给大家介绍下远近闻名的随机森林（RF）算法。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。2. 随机森林原理随机森林是Bagging算法的进化版，也就是说，它的基本思想仍然和Bagging,但是进行了独有的改进。RF使用了CART决策树作为
通过双模型法、X-Learner和单模型法实现Uplift建模的简单示例
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...
转载
2021-08-04 13:53:26
1255阅读
分享嘉宾：奕晴 阿里文娱 算法专家编辑整理：有感情的打字机内容来源：阿里文娱技术出品平台：DataFun注：欢迎转载，转载请在留言区留言。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
原创
2021-03-27 22:50:35
708阅读
导读：随着移动互联网和人工智能技术的发展，智能化营销正到各行各业。
转载
2022-02-28 16:09:26
1910阅读
Tech-Ku & DataFunLive 情人节专场直播：2月14日(周五)晚19点，DataFun联合阿里文娱技术举办情人节专场直播，邀请来自阿里文娱的算法专家奕晴，为大家分享了 "阿里文娱智能营销增益模型 ( uplift model ) 技术实践"。本次直播分享了营销增益模型的原理和常见的建模及评估方法，并以淘票票智能票补为例介绍uplift model技术的实践经验。注：PPT下
原创
2021-03-28 16:10:27
2285阅读
一、介绍在电商竞争激烈的环境下，精准营销对于提高用户购买转化率和企业效益至关重要。本项目旨在运用 Uplift Model南、西北）、...
转载
2024-10-29 16:59:42
442阅读
点击上方蓝字关注我们利用Uplift模型识别营销敏感用户提升转化率 上篇 ...
原创
2021-12-01 13:41:08
1140阅读
点击上方蓝字关注我们利用Uplift模型识别营销敏感用户提升转化率 上篇 ...
原创
2021-11-30 15:30:28
455阅读
使用 ML 进行提升建模和因果推理。Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验
原创
2022-06-28 09:54:01
10000+阅读
使用 ML 进行提升建模和因果推理。Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推
原创
2022-07-25 12:17:20
133阅读
在之前的文章中我们介绍了使用因果推断中的去除混杂和反事实的相关理论来纠正推荐系统中的偏差问题。在这篇文章中主要和大家分享uplift model相关知识和方法。 例子 小夏的商铺在上次请了明星代言后，销量有所上升，但是他不清楚是不是每个人都对这个明星感冒，有的用户可能没看到广告也打算购买。如果小夏可 ...
转载
2021-10-02 16:39:00
1690阅读
2评论
最近我们被客户要求撰写关于因果推断与增量的研究报告，包括一些图形和统计输出。使用 ML 进行提升建模和因果推理Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果 (CATE) 或个体处理效果 (ITE)。本质上，它估计了干预 对 具有观察特征的用户的 T 结果 的因果影响
原创
2023-04-29 09:40:42
1678阅读
文章目录1 mr_uplift 介绍1.1 介绍1.2 ERUPT 准则2 案例模拟2.1 生成模拟数据2.2 绘制ERUPT Curves曲线2.3 为新的观测结果分配最佳处理方法2.4 协变量X的重要性3 mr_uplift + 倾向得分4 简单看一下：class:MRUplift 1 mr_uplift 介绍1.1 介绍官方地址：https://github.com/Ibotta/mr_u
Uplift Modeling and Causal Inference
原创
2022-09-18 00:45:09
292阅读
Uplift Modeling and Causal Inference
原创
2022-09-27 15:33:54
271阅读
