機械学習モデルで反応する顧客を予測して広告、勧誘等のキャンペーンを実施したいという要望はよくありますが、単純に予測モデルを作るだけだと、キャンペーン無しでも反応していたはずの顧客へも実施することになり、ムダが発生します。 効率的にキャンペーン対象顧客を選ぶのに使えるUplift Modeling用Python/ Rパッケージは既にありますが、Qini等の専門的な評価指標は関係者に説明しづらいという問題がありました。 そこで、ビジネスの実務で使えるように設計したUplift Modeling用Pythonパッケージを作りました。 pipでインストール可能です。 pip install causallift A/B Testではないデータ(観察データ)でも使えます。 できること： 傾向スコアを計算(A/B Testでないデータの場合) IPW(傾向スコアの逆数で重み付け)で補正した2つのXGB
