論文の概要: Variance Reduction in Ratio Metrics for Efficient Online Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04062v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 18:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 14:49:37.258444
• Title: Variance Reduction in Ratio Metrics for Efficient Online Experiments
• Title（参考訳）: 効率的なオンライン実験のための比率尺度のばらつき低減
• Authors: Shubham Baweja, Neeti Pokharna, Aleksei Ustimenko and Olivier Jeunen
• Abstract要約: 大規模なショートビデオプラットフォーム上での比率測定に分散低減手法を適用した: ShareChat。 その結果,77%の症例でA/Bテストの信頼性を向上できるか,データポイントを30%減らして同一の信頼性を維持することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.036747050794135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online controlled experiments, such as A/B-tests, are commonly used by modern tech companies to enable continuous system improvements. Despite their paramount importance, A/B-tests are expensive: by their very definition, a percentage of traffic is assigned an inferior system variant. To ensure statistical significance on top-level metrics, online experiments typically run for several weeks. Even then, a considerable amount of experiments will lead to inconclusive results (i.e. false negatives, or type-II error). The main culprit for this inefficiency is the variance of the online metrics. Variance reduction techniques have been proposed in the literature, but their direct applicability to commonly used ratio metrics (e.g. click-through rate or user retention) is limited. In this work, we successfully apply variance reduction techniques to ratio metrics on a large-scale short-video platform: ShareChat. Our empirical results show that we can either improve A/B-test confidence in 77% of cases, or can retain the same level of confidence with 30% fewer data points. Importantly, we show that the common approach of including as many covariates as possible in regression is counter-productive, highlighting that control variates based on Gradient-Boosted Decision Tree predictors are most effective. We discuss the practicalities of implementing these methods at scale and showcase the cost reduction they beget.
• Abstract（参考訳）: A/Bテストのようなオンライン制御実験は、現代の技術企業が継続的システム改善を実現するために一般的に使われている。 最重要にもかかわらず、A/Bテストは高価であり、その定義上、トラフィックのパーセンテージは劣るシステムの変種に割り当てられる。 トップレベルのメトリクスで統計的に重要なことを保証するため、オンライン実験は通常数週間にわたって行われる。 それでも、かなりの量の実験が決定不可能な結果(例えば、偽陰性またはタイプIIエラー)につながる。 この非効率性の主な原因は、オンラインメトリクスのばらつきである。 文献ではばらつき低減技術が提案されているが、一般的に使用される比率(クリックスルー率やユーザ保持率など)への直接的な適用性は限られている。 そこで本研究では,大規模なショートビデオプラットフォームであるShareChat上で,分散低減手法の比率測定に成功している。 その結果,77%の症例でA/Bテストの信頼性を向上できるか,30%少ないデータポイントで同一レベルの信頼性を維持することができることがわかった。 重要なのは,回帰に可能な限り多くの共変量を含む一般的なアプローチは非生産的であることを示し,勾配ブースト決定木予測系に基づく制御変動が最も効果的であることを強調する。 本稿では,これらの手法を大規模に実装し,コスト削減を実証する。

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