Paper arxiv.org Summary Causal Treeを、Random Forestのようにアンサンブル学習とした論文 Recursive partitioning for heterogeneous causal effects ==> 読後メモ - appricot’s diary 前提知識の準備 Sampling without replacement: 非復元抽出。重複を…

Paper arxiv.org Summary 概要 機械学習のモデルを運用するにあたり、必要なTipsを集めた論文。 企業で機械学習を利用している19名へのインタビューを元に構成。 (4.3.4) 機械学習のコードの変更は、可能な限り小さく抑える モデルに微修正が必要な場合、モ…

最近、Uplift Modelingという単語をよく耳にするので、概要を、ざっくりメモ。間違いなどあれば、お気軽にご指摘ください。 Uplift Modelingとは Xは、各ユーザの属性 Wは、各ユーザに対する介入。例えば、クーポン発行する(1)、しない(0)。 Yは、各ユーザの…

Paper arxiv.org Preparation 決定木（CART) 与えられたデータ（X,Y)について、葉ノードに含まれるデータ(Y)が均質になるように、木を作っていく。 例えば、あるデータを男性、女性に分類するタスクがあったとして、ある葉は男性ばかり、ある葉は女性ばかり…

いつも、英語名を忘れるので、メモ。 Joint Distribution＝P(X, Y) Marginal Distribution=P(X)、P(Y) Conditional Distribution=P(X|Y)、P(Y|X)

Paper Causal Inference and Uplift Modeling / A review of the literature https://proceedings.mlr.press/v67/gutierrez17a/gutierrez17a.pdf 概要 定義 Y_i(1) = 顧客iに対する、介入ありの場合の効果 Y_i(0) = 顧客iに対する、介入なしの場合の効果 τ_i…