論文の概要: UTBoost: Gradient Boosted Decision Trees for Uplift Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02573v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 02:26:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:20.337879
• Title: UTBoost: Gradient Boosted Decision Trees for Uplift Modeling
• Title（参考訳）: UTBoost: 昇降モデリングのためのグラディエントな昇降決定木
• Authors: Junjie Gao, Xiangyu Zheng, DongDong Wang, Zhixiang Huang, Bangqi Zheng, Kai Yang,
• Abstract要約: 確立されたGBDT(Gradient Boosting Decision Trees)技術に2つの新しい修正を加えた。 これらの修正は因果効果を順次学習し、反事実ジレンマに対処する。 大規模データセットを用いた実験により,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.526764902951353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uplift modeling comprises a collection of machine learning techniques designed for managers to predict the incremental impact of specific actions on customer outcomes. However, accurately estimating this incremental impact poses significant challenges due to the necessity of determining the difference between two mutually exclusive outcomes for each individual. In our study, we introduce two novel modifications to the established Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) technique. These modifications sequentially learn the causal effect, addressing the counterfactual dilemma. Each modification innovates upon the existing technique in terms of the ensemble learning method and the learning objective, respectively. Experiments with large-scale datasets validate the effectiveness of our methods, consistently achieving substantial improvements over baseline models.
• Abstract（参考訳）: Uplift Modelingは、マネージャが特定のアクションが顧客の成果に与える影響を漸進的に予測するように設計された機械学習テクニックのコレクションである。 しかし、このインクリメンタルな影響を正確に見積もると、個人ごとに2つの排他的な結果の違いを決定する必要があるため、大きな課題が生じる。 本研究では,GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)技術に2つの新しい改良を加えた。 これらの修正は因果効果を順次学習し、反事実ジレンマに対処する。 それぞれの修正は、アンサンブル学習法と学習目的の観点から、既存の技法を革新する。 大規模データセットを用いた実験は,本手法の有効性を検証し,ベースラインモデルよりも大幅に改善した。

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