論文の概要: UTBoost: A Tree-boosting based System for Uplift Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02573v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 08:41:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 16:14:24.706974
- Title: UTBoost: A Tree-boosting based System for Uplift Modeling
- Title(参考訳): UTBoost: 昇降モデリングのためのツリーブースティングベースシステム
- Authors: Junjie Gao, Xiangyu Zheng, DongDong Wang, Zhixiang Huang, Bangqi
Zheng, Kai Yang
- Abstract要約: アップリフトモデリング(アップリフトモデリング)とは、マネージャが顧客のアップリフトを見積もるのに使用できる一連の機械学習技術を指す。
そこで本研究では,GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)アルゴリズムの2つの革新的適応法を提案する。
大規模データセットを用いた実験により,提案手法の有用性が示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.915863353204588
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Uplift modeling refers to the set of machine learning techniques that a
manager may use to estimate customer uplift, that is, the net effect of an
action on some customer outcome. By identifying the subset of customers for
whom a treatment will have the greatest effect, uplift models assist
decision-makers in optimizing resource allocations and maximizing overall
returns. Accurately estimating customer uplift poses practical challenges, as
it requires assessing the difference between two mutually exclusive outcomes
for each individual. In this paper, we propose two innovative adaptations of
the well-established Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) algorithm, which
learn the causal effect in a sequential way and overcome the counter-factual
nature. Both approaches innovate existing techniques in terms of ensemble
learning method and learning objectives, respectively. Experiments on
large-scale datasets demonstrate the usefulness of the proposed methods, which
often yielding remarkable improvements over base models. To facilitate the
application, we develop the UTBoost, an end-to-end tree boosting system
specifically designed for uplift modeling. The package is open source and has
been optimized for training speed to meet the needs of real industrial
applications.
- Abstract(参考訳): アップリフトモデリング(uplift modeling)とは、マネージャが顧客の上昇を見積もるために使用できる一連の機械学習技術、すなわち、ある顧客成果に対するアクションの純効果を指す。
治療効果が最も大きい顧客のサブセットを特定することで、アップリフトモデルはリソース割り当てを最適化し、全体のリターンを最大化する意思決定者を支援する。
顧客アップリフトを正確に見積もると、各個人に対して2つの排他的な結果の違いを評価する必要があるため、実践的な課題が生じる。
本稿では, 因果効果を逐次学習し, 反事実的性質を克服する, 確立された勾配ブースティング決定木(gbdt)アルゴリズムの2つの革新的適応法を提案する。
両アプローチはそれぞれ,アンサンブル学習法と学習目的の観点から,既存の手法を革新する。
大規模データセットの実験では提案手法の有用性が示され、しばしばベースモデルよりも顕著な改善がもたらされる。
アプリケーションを容易にするために,アップリフトモデリングに特化して設計された,エンドツーエンドのツリーブースティングシステムであるUTBoostを開発した。
パッケージはオープンソースで、実際の産業アプリケーションのニーズを満たすためにトレーニング速度に最適化されている。
関連論文リスト
- DODT: Enhanced Online Decision Transformer Learning through Dreamer's Actor-Critic Trajectory Forecasting [37.334947053450996]
本稿では,Dreamerアルゴリズムの予測軌道生成能力とオンライン決定変換器の適応強度を組み合わせた新しい手法を提案する。
提案手法は,Dreamer-produced trajectories が変換器の文脈決定を促進させる並列学習を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T07:27:56Z) - Enhancing Training Data Attribution for Large Language Models with Fitting Error Consideration [74.09687562334682]
Debias and Denoise Attribution (DDA) と呼ばれる新しいトレーニングデータ属性法を導入する。
提案手法は既存のアプローチよりも優れており,平均91.64%のAUCを実現している。
DDAは、様々なソースとLLaMA2、QWEN2、Mistralのような異なるスケールのモデルに対して、強力な汎用性とスケーラビリティを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T07:14:26Z) - Skywork-MoE: A Deep Dive into Training Techniques for Mixture-of-Experts Language Models [57.582219834039506]
提案手法は,146億のパラメータと16名のエキスパートを伴い,高性能な多言語モデル(LLM)であるSkywork-MoEの開発において実現された訓練手法を紹介する。
これは、Skywork-13Bモデルの既存の密度の高いチェックポイントに基づいています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T03:58:41Z) - Enhancing Dynamical System Modeling through Interpretable Machine
Learning Augmentations: A Case Study in Cathodic Electrophoretic Deposition [0.8796261172196743]
本稿では,物理システムのモデリング向上を目的とした包括的データ駆動フレームワークを提案する。
実証的応用として,電顕的電気泳動沈着(EPD)のモデル化を追求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T14:58:21Z) - Weighted Ensemble Self-Supervised Learning [67.24482854208783]
組み立ては、モデルパフォーマンスを高めるための強力なテクニックであることが証明されている。
我々は,データ依存型重み付きクロスエントロピー損失を許容するフレームワークを開発した。
提案手法は、ImageNet-1K上での複数の評価指標において、両者に優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T02:00:17Z) - When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement
Learning [50.74369835934703]
モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。
続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。
さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-15T17:57:43Z) - Exploring Example Influence in Continual Learning [26.85320841575249]
連続学習(CL)は、より良い安定性(S)と塑性(P)を達成することを目的として、人間のような新しいタスクを順次学習する
S と P の影響をトレーニング例で調べるには,SP の改善に向けた学習パターンの改善が期待できる。
本稿では、IFの摂動における2つの重要なステップをシミュレートし、S-およびP-認識の例の影響を得るための、シンプルで効果的なMetaSPアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-25T15:17:37Z) - Adapting and Evaluating Influence-Estimation Methods for
Gradient-Boosted Decision Trees [12.167833575680833]
Gradient-boosted decision tree (GBDT) は、強力で広く使われているモデルのクラスである。
深層学習モデルのために設計された影響推定手法をGBDTに適用する。
BoostIn は GBDT に対する効率的な影響推定手法であり,既存の作業と同等あるいは同等に機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-30T22:39:17Z) - Variational Auto-Encoder Architectures that Excel at Causal Inference [26.731576721694648]
観測データから因果効果を推定することは、多くの種類の決定を下す上で重要である。
この課題に対処する1つのアプローチは、データの基礎となる要素の分解された表現を学習することである。
本稿では,変分オートエンコーダの最近の進歩を基盤とした生成的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T22:37:43Z) - Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning [108.94786930869473]
下流タスクにおける大規模事前学習言語モデルの微調整は、NLPにおけるデファクト学習パラダイムとなっている。
近年の研究では,少数の(外部)パラメータのみを微調整するだけで高い性能が得られるパラメータ効率の伝達学習法が提案されている。
我々は、最先端のパラメータ効率変換学習手法の設計を分解し、それらの相互接続を確立する統一的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T20:22:26Z) - Task-Feature Collaborative Learning with Application to Personalized
Attribute Prediction [166.87111665908333]
本稿では,TFCL(Task-Feature Collaborative Learning)と呼ばれる新しいマルチタスク学習手法を提案する。
具体的には、まず、特徴とタスクの協調的なグループ化を活用するために、不均一なブロック対角構造正規化器を用いたベースモデルを提案する。
実際の拡張として,重なり合う機能と難易度を区別することで,基本モデルを拡張します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T02:32:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。