Fugu-MT 論文翻訳(概要): Confounder Analysis in Measuring Representation in Product Funnels

論文の概要: Confounder Analysis in Measuring Representation in Product Funnels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02962v1
Date: Tue, 7 Jun 2022 01:46:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-09 05:23:41.281985
Title: Confounder Analysis in Measuring Representation in Product Funnels
Title（参考訳）: 商品ファンネルの表現測定における共同設立者分析
Authors: Jilei Yang, Wentao Su
Abstract要約: 我々は、LinkedInメンバーをユースケースとして含む観察実験のデータセットを使用して、その適用性をテストする。共有値は非常に情報に富み、その重要度の高い能力に活用できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper discusses an application of Shapley values in the causal inference field, specifically on how to select the top confounder variables for coarsened exact matching method in a scalable way. We use a dataset from an observational experiment involving LinkedIn members as a use case to test its applicability, and show that Shapley values are highly informational and can be leveraged for its robust importance-ranking capability.
Abstract（参考訳）: 本稿では,因果推論分野におけるShapley値の適用について論じる。 linkedinメンバーによる観察実験のデータセットをユースケースとして使用し、shapleyの値が高度に情報的であり、その堅牢な重要度ランキング能力のために活用可能であることを示す。

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