論文の概要: Uplift vs. predictive modeling: a theoretical analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12036v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 12:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 15:18:41.450253
- Title: Uplift vs. predictive modeling: a theoretical analysis
- Title（参考訳）: uplift対予測モデリング:理論的分析
- Authors: Th\'eo Verhelst, Robin Petit, Wouter Verbeke, Gianluca Bontempi
- Abstract要約: 本稿では,理論的基礎から始まり,昇降・予測的手法の性能に影響を及ぼすパラメータを明らかにすることから,その主題を包括的に扱うことを提案する。
本論文は,二項帰結事例と二項作用に着目し,古典的予測手法と比較し,昇降モデリングの理論的解析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2412255325209152
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Despite the growing popularity of machine-learning techniques in
decision-making, the added value of causal-oriented strategies with respect to
pure machine-learning approaches has rarely been quantified in the literature.
These strategies are crucial for practitioners in various domains, such as
marketing, telecommunications, health care and finance. This paper presents a
comprehensive treatment of the subject, starting from firm theoretical
foundations and highlighting the parameters that influence the performance of
the uplift and predictive approaches. The focus of the paper is on a binary
outcome case and a binary action, and the paper presents a theoretical analysis
of uplift modeling, comparing it with the classical predictive approach. The
main research contributions of the paper include a new formulation of the
measure of profit, a formal proof of the convergence of the uplift curve to the
measure of profit ,and an illustration, through simulations, of the conditions
under which predictive approaches still outperform uplift modeling. We show
that the mutual information between the features and the outcome plays a
significant role, along with the variance of the estimators, the distribution
of the potential outcomes and the underlying costs and benefits of the
treatment and the outcome.
- Abstract（参考訳）: 意思決定における機械学習技術の普及にもかかわらず、純粋な機械学習アプローチに対する因果指向戦略の付加価値が文献で定量化されることは稀である。
これらの戦略は、マーケティング、電気通信、医療、金融など様々な分野の実践者にとって重要である。
本論文は, 理論的基礎から始まり, 昇降・予測的アプローチの性能に影響を与えるパラメータを明らかにすることから, 対象を包括的に扱うものである。
論文の焦点は2値結果の場合と2値作用であり、本論文は古典的な予測手法と比較し、上昇モデリングの理論的解析を示す。
この論文の主な研究成果は、利益の尺度の新しい定式化、利益の尺度への上昇曲線の収束の形式的証明、そして予測的アプローチが上昇のモデリングを上回るような条件のシミュレーションによるイラストレーションである。
特徴と結果の相互情報と推定器のばらつき, 潜在的な結果の分布, 治療と結果の基盤となる費用と利益との間に, 重要な役割を担っていることを示す。
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