用于 uplift 建模的因果模拟
人工智能
2019-02-04 v1
摘要
Uplift 建模需要实验数据，最好以随机方式收集。这给任何期望此类模型的组织带来了后勤与财务负担。一旦部署，uplift 模型会受到概念漂移的影响。因此，人们正在开发能够从新获得的经验中学习并处理漂移环境的方法。由于这些新方法试图消除对实验数据的需求，必须制定另一种测试此类方法的途径。为此，我们提出一种模拟环境的方法，该环境在其参数中提供因果关系。
引用
@article{arxiv.1902.00287,
title = {Causal Simulations for Uplift Modeling},
author = {Jeroen Berrevoets and Wouter Verbeke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.00287},
year = {2019}
}