scikit-uplift
scikit-uplift (sklift) 是一个提升建模的 Python 包,提供了快速的 sklearn 风格模型实现、评估指标和可视化工具。
主要思想是提供一个易于使用且快速的Python包,用于提升建模。它通过熟悉的scikit-learn API提供模型接口。可以使用任何流行的估计器(例如,来自Catboost库的估计器)。
提升模型估计了处理的因果效应,并利用它来有效地针对最有可能对营销活动做出反应的客户。
提升模型的使用案例:
营销活动中的目标客户。在推广一些热门产品时非常有用,因为有很大一部分客户在没有受到任何影响的情况下自行采取了目标行动。通过建模提升,您可以找到那些只有在受到处理(例如,收到推送)时才可能采取目标行动(例如,安装应用程序)的客户。
结合流失模型和提升模型,向一组可能流失的客户提供一些奖励。
在活动中选择一小部分客户,每位客户的价格较高。
了解更多关于提升建模问题的信息,请参阅用户指南。
habr.com上的俄语文章:第1部分, 第2部分 和第3部分。
为什么选择 sklift
舒适且直观的scikit-learn风格API;
在一个地方看到比以往更多的提升指标!包括像提升曲线下面积 (AUUC) 或 Qini曲线下面积 (Qini系数) 这样的精彩指标,以及理想情况;
支持任何与scikit-learn兼容的估计器(例如Xgboost、LightGBM、Catboost等);
所有方法都可以在
sklearn.pipeline
中使用。请参阅教程页面上的使用示例;此外,指标与
sklearn.model_selection
中的类兼容。请参阅教程页面上的使用示例;几乎所有实现的方法都解决了分类和回归问题;
用于分析性能模型的漂亮且有用的可视化。
该包目前支持以下方法:
单独模型(也称为S-learner或处理虚拟变量,处理交互)方法
类转换(也称为类变量转换或还原标签)方法
两种模型(也称为X-learner,或朴素方法,或差异评分方法,或双分类器方法)方法,包括依赖数据表示
以及以下指标:
提升@k
提升曲线下的面积
Qini曲线下的面积
加权平均提升
项目信息
社区
Sklift 正在积极维护中,并欢迎所有经验水平的新贡献者。
感谢我们所有的贡献者!
如果您有任何问题,请联系我们 team@uplift-modeling.com
论文和材料
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因果推断与提升建模:文献综述。 在国际预测应用和API会议上(第1-13页)。
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依赖和共享数据表示在不平衡治疗条件下提升预测效果 FAIM’18 CausalML研讨会。
- Eustache Diemert, Artem Betlei, Christophe Renaudin, and Massih-Reza Amini. 2018.
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