Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型基于树的算法元学习算法工具变量算法开始可解释的因果机器学习提升树可视化
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 结果 的因果影响，而对模型形式没有强烈的假设。典型用例包括广告活动定位优化：在广告活动中提高投资回报率的一个重要手段是将广告定位到在给定 KPI（如参与度或销售量）中会有良好反应的客户群。通过根据 A/B 实验或历史观察数据在个人层面估计广告
