Script · Teslim edilebilir

Uplift modelleri,
büyük ölçekte kıyaslandı.

PythonUpliftCausal Forest7M rows

7 milyon satırlık halka açık Criteo veri setinde, tekrarlanabilir bir kıyaslama: S-, T-, X-, DR-Learner ve Causal Forest yöntemleri, basit bir başlangıç modeline karşı, uplift'e uygun AUUC ölçüsüyle değerlendirilir.

01 — İÇİNDE NE VAR

Teslim edilip çalıştırılmak üzere yazıldı.

01

Altı yöntem

S/T/X/DR-Learner, Causal Forest ve basit bir başlangıç modeli, kafa kafaya.

02

7 milyon satır

Halka açık Criteo veri setinde, gerçek ölçekte çalışır.

03

Doğru ölçüt

Ham doğruluk değil, uplift'e uygun ölçütlerle değerlendirilir.

Bunu kendi verine mi uyarlamalı?

Test edilmiş, dokümanlı ve senin sisteminde çalışmaya hazır teslim ederim.

Projeye başla →