文件名称：scikit-uplift:在python中以scikit-learn样式进行uplift建模
文件大小：5.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 17:16:27
machine-learning causality causal-inference uplift-modeling individual-treatment-effects
scikit提升 scikit-uplift（sklift）是一个提升建模python软件包，提供了快速的sklearn风格的模型实现，评估指标和可视化工具。 提升建模可估算治疗的因果关系，并将其用于有效地定位最有可能对营销活动做出响应的客户。 提升建模的用例： 在营销活动中定位客户。 对于某些受欢迎的产品的促销非常有用，在这种产品中，很大一部分客户是自己做出目标动作而没有任何影响的。 通过对提升进行建模，您可以找到仅在受到处理（例如收到推送）后才可能执行目标操作（例如，安装应用程序）的客户。 结合流失模型和提升模型，为可能流失的一组客户提供一些奖励。 在广告系列中选择一小部分每位客户价格较高的客户。 在《阅读有关升力建模问题的更多信息。 在habr.com上的俄语文章：和。 特点： 舒适，直观的类似于scikit-learn的API； 应用任何与scikit-lear