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观测数据 / 样本空间覆盖均匀
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思路1: 使用树模型生成的 confounder embedd…观测数据
观测数据 / 样本空间覆盖均匀
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观测数据建模
因果模型得到什么样的值
base 0/1 gmv
uplift delat 模型可以得到 confounder 的表征而 NN 可以支持更个性化的结构。在这里给出两种思路
思路1: 使用树模型生成的 confounder embedding 作为 NN 模型的特征。思路2: 使用对抗学习做特征分解。本文的第四部分会详细解释。
RCTODB 融合建模 DML
https://github.com/py-why/EconML/blob/main/notebooks/CustomerScenarios/Case%20Study%20-%20Customer%20Segmentation%20at%20An%20Online%20Media%20Company.ipynb
参考
因果推断笔记——DR Doubly Robust学习笔记二十 - 知乎健康险精算师必读系列 | 用观测数据进行因果推断 - 知乎基于观测数据的因果发现及因果性学习 - 知乎AAAI 2023 | 用因果推理做部分可观测强化学习 - 知乎闲聊因果效应4离线评估 - 知乎因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦九 - 知乎基于表征学习的因果推断技术在快手的实践 - AIQ快手异质性因果效应模型构建及应用 - AIQ因果推断笔记——DML Double Machine Learning案例学习十六 - 知乎Double Machine Learning(DML) 原理及其应用 - 知乎因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算二十四 - 知乎因果推断--Double Machine LearningDML - 知乎DML: Double/Debiased Machine Learning - 知乎因果推断——借微软EconML测试用DML和deepIV进行反事实预测实验二十五 - 知乎
