处理效应异质性建模与提升建模的统一综述

许多科学研究领域的核心问题之一是确定某个行为如何影响结果，或衡量某个行为的效果（即处理效应）。近年来，个性化医疗、社会科学和在线营销等研究领域涌现出一种需求，即需要根据个体的不同特征来估计异质性处理效应。为满足这一需求，来自不同领域的研究者和从业者分别采用处理效应异质性建模方法和提升建模方法开发了相应算法。本文在潜在结果框架下，对这两种看似独立但紧密相关的方法进行了统一综述。接着，我们通过强调其内在联系，并使用一套统一的符号体系，对现有方法进行了结构化综述，以便于比较不同方法。然后，我们回顾了所综述方法在个性化营销、个性化医疗和社会研究中的主要应用。最后，我们总结了现有的软件包，并基于在合成、半合成和真实世界数据集上的方法使用情况进行了讨论，并为方法选择提供了一些通用指南。