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Practical Data Science with R and Python: 実践的データサイエンス
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決定木ã®ç‰¹å¾´é‡é‡è¦åº¦ã®è¨ˆç®—方法 – TauStation
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Feature Importanceを知る – MIIDAS Science Blog
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[R] CausalImpact ã§ã§ãã‚‹ã“ã¨, ã§ããªã„ã“㨠- ill-identified diary
概è¦Brodersen, Gallusser, Koehler, Remy, & Scott (2015) ã«ã‚ˆã‚Šæ案ã•ã‚Œ, R ã§å®Ÿè£…ã•ã‚ŒãŸæ™‚ç³»åˆ—å› æžœæŽ¨è«–ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ãƒ¯ãƒ¼ã‚¯, CausalImpact ã¯, シンプルã§åˆ†ã‹ã‚Šã‚„ã™ã„ difference in differences (DID) ã®å› 果推定ç†è«–ã«åŸºã¥ã„ã¦ãŠã‚Š, マーケティングイベントãŒã‚‚ãŸã‚‰ã™ã‚¤ãƒ³ãƒ‘クトを計測ã™ã‚‹ãƒ„ールã¨ã—ã¦ç´¹ä»‹ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹. ã—ã‹ã—, DID ãŒéžå¸¸ã«ã‚·ãƒ³ãƒ—ルã§ã‚れるã®ã¯, åŽ³æ ¼ãªä»®å®šã‚’ç½®ã„ã¦ã„ã‚‹ã‹ã‚‰ã§ã‚ã‚Š, 利用ã™ã‚‹éš›ã«ã¯å¤šãã®æ³¨æ„ãŒä¼´ã†. ãã“ã§ä»Šå›žã¯, より発展的ãªç†è«–ã«ã¤ã„ã¦è€ƒå¯Ÿã—ãŸã“ã¨ã‚’åž‚ã‚Œæµã—ã¦ã¿ã‚‹. ã‚ã¨ã¤ã„ã§ã« tsibble パッケージã®ä½¿ã„æ–¹ã¨ã‹ã‚‚å°‘ã—ã ã‘触れã¦ã„ã‚‹. ã“ã®å•é¡Œã¯ CausalImpact ã®è€ƒæ¡ˆä»¥å‰ã‹ã‚‰ã‚ã‚‹è°è«–ã«ã¤ã„ã¦ã‚‚振り返る必è¦ãŒã‚ã‚‹ã®ã§, ã¾ãš Rubin (1974
![[R] CausalImpact ã§ã§ãã‚‹ã“ã¨, ã§ããªã„ã“㨠- ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e0d17415791bd8e780bb8ba1cd448537178483e3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fd9b73809991bb4e8b19ac99b8e5d59bd3c63864e%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1200%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1200%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fi%252Fill-identified%252F20191009%252F20191009025251.png)
Causal ML パッケージã¨å¦ã¶ Meta-Learner - Qiita
ã¯ã˜ã‚㫠仕事関係㧠Uplift Modeling ã«ã¤ã„ã¦èª¿ã¹ã¦ã„ãŸã‚‰ã€CATE (Conditional Average Treatment Effect) ã«ãŸã©ã‚Šç€ãã¾ã—ãŸã€‚ CATE 㯠ATE (Average Treatment Effect) ã‚’ã‚る特徴é‡ã§æ¡ä»¶ä»˜ã‘ãŸã‚‚ã®ã§ã€ATE ãŒ"å¹³å‡çš„ãª"処置効果を算出ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã«å¯¾ã—ã€åŠ¹æžœã¯å„属性 (特徴é‡) ã«ã‚ˆã£ã¦å¤‰ã‚ã‚‹ã¯ãšã§ã‚ã‚‹ã¨ã„ã†è€ƒãˆã®ã‚‚ã¨ã€éžå‡è³ªæ€§ (heterogeneity) を織り込んã å½¢ã§ã®å‡¦ç½®åŠ¹æžœã‚’算出ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ $$ATE:=E[Y(1)-Y(0)]$$ $$CATE:=E[Y(1)-Y(0)|X=x]$$ ã“ã“ã§ã€$Y(1)$ã€$Y(0)$ ã¯æ½œåœ¨çš„çµæžœå¤‰æ•°ã€$X=x$ ã¯ã‚る特徴é‡ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ CATEã€ã™ãªã‚ã¡å€‹äººã‚„セグメントレベルã§ã®å‡¦ç½®åŠ¹æžœã‚’推定ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã‚Œã°ã€å‡¦ç½®åŠ¹æžœãŒãƒ—ラスã®äººã«ã®ã¿ã‚
About CausalML — causalml documentation
About CausalMLïƒ CausalML is a Python package that provides a suite of uplift modeling and causal inference methods using machine learning algorithms based on recent research. It provides a standard interface that allows user to estimate the Conditional Average Treatment Effect (CATE), also known as Individual Treatment Effect (ITE), from experimental or observational data. Essentially, it estimate
機械å¦ç¿’を用ã„ãŸå› 果推論ã®ãŸã‚ã®æœ€æ–° Python パッケージ "CausalML" ã®ç´¹ä»‹ - YuRAN-HIKO
ã¯ã˜ã‚ã« CausalML ã¨ã¯ ç¾åœ¨ CausalML ã§æä¾›ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã® CausalMLãŒã©ã†ã„ã†åˆ†é‡Žã§é©ç”¨å¯èƒ½ã‹ Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization ãŠã‚ã‚Šã« çµ±è¨ˆçš„å› æžœæŽ¨è«–ã®é–¢é€£è¨˜äº‹ ã¯ã˜ã‚㫠本記事㯠H. Chen et al. (2020), "CausalML: Python Package for Causal Machine Learning" ã®ç´¹ä»‹è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 上記 Chen et al.(2020) ã¯ç›®ä¸‹ç ”究分野ã¨ã—ã¦ã‚‚アツã„ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’を用ã„ãŸå› 果推論手法をæä¾›ã™ã‚‹ CausalML ã¨ã„ã†æœ€æ–°ã® Python パッケージã®ç´¹ä»‹ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã® CausalML 㯠Uber Technology ã®ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ãŒé–‹ç™ºã—ãŸãƒ‘ッケージã§ã€è‘—者らã¯åŒç¤¾ã®ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ã§ã™ã€‚Uplif
Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ -å› æžœæŽ¨è«–ã«ã‚ˆã‚‹ãƒžãƒ¼ã‚±ãƒ†ã‚£ãƒ³ã‚°æœ€é©åŒ–ç·¨-｜Tack
「Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ã€ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚ºã‚’ä¹…ã—振りã«æ›´æ–°ã—ã¾ã™ã€‚ [éŽåŽ»ã®Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚º] ・Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ -ビジãƒã‚¹æ¦‚è¦ç·¨- ・Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ -UX改善編- ・Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ -ゲーミフィケーション・行動科å¦ç·¨- ・Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ -MaaSを支ãˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ç·¨- ・Uberå¾¹åº•ç ”ç©¶ -「続ãã€MaaSを支ãˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ç·¨ レコメンド- 今回ã¯UberãŒãƒžãƒ¼ã‚±ãƒ†ã‚£ãƒ³ã‚°é ˜åŸŸã§ä½¿ç”¨ã™ã‚‹å› 果推論をã€æœ€æ–°ã®è«–文を基ã«ç´¹ä»‹ã—ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚ 内容ã¨ã—ã¦ã¯å› 果推論ã®é ˜åŸŸãªã®ã§ã€å‰ã€…回ã¨å‰å›žã®å†…容ã‹ã‚‰ã®ç™ºå±•ç·¨ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ ・å‰ã€…回：ノーベル経済å¦è³žã§ã‚‚注目ã®å› 果推論を俯瞰ã™ã‚‹ ・å‰å›žï¼šAIã§åŽŸå› ã¨çµæžœã‚’把æ¡ã™ã‚‹ ~機械å¦ç¿’ã¨å› 果推論ã®èžåˆ Meta-Learner~ 最もコスパã®è‰¯ã„マーケティング方法を探るå‰ã€…回ã®æŠ•ç¨¿ã§ç´¹ä»‹ã—ãŸ"Uplift Modeling for Multipl
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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