AUUC

[[UPlift Model]] 目标是学习个体潜在弹性 ((65d8aed1-ef9a-4aa6-8226-27fc65165dc0))，没有标签。

计算过程

• 数据集 $D=\left(Y_i^{\text {obs }}, W_i\right.$, score $\left._i\right)$
  • W 是样本所在的组，1 为实验组，0 为空白组
  • Y_obs 是观测到的样本响应信号
  • socre 是样本的 uplift 值
• 按 socre 从大到小排序，第 k 个的 uplift 值
  • $u(k)=\frac{R^T(D, k)}{N^T(D, k)}-\frac{R^C(D, k)}{N^C(D, k)}$
    • $R^T(D, k)=\sum Y_i^{o b s} \mathbb{I}\left(W_i=1\right)$ 排在前 k 个样本中属于实验组的人的响应之和
    • $R^C(D, k)=\sum Y_i^{o b s} \mathbb{I}\left(W_i=0\right)$ 空白组的人的响应之和
    • $N^T(D, k)=\sum \mathbb{I}\left(W_i=1\right)$ 前 k 实验组人数
    • $N^C(D, k)=\sum \mathbb{I}\left(W_i=0\right)$ 前 k 空白组人数
    • 避免实验组和对照组用户数量差别较大导致指标不可靠
    • 全量人群的 [[Average Treatment Effect]]
  • 含义：前 k 个样本中实验组平均产生的价值 - 前 k 个样本中空白组平均产生的价值
• 计算 $A U U C=\frac{S}{n * u(n)}$
  • $S=\sum_{k=1}^n(u(k) * k)$
    • $(u(k) * k)$ 代表前 k 个人产生的 uplift 值

Ref

• 实现 [[causalml]]
  • lift.plot x=k, y=u(k)
  • gain.plot x=k, y= k*u(k)
• 弹性模型的评测指标AUUC - 知乎
  • 画 [[code]]
  • auuc_score['random'] 值含义是什么？
    • 无规律排序下，实验组相对于控制组的期望增值
    • 在大多数情况下，使用归一化的auuc_score(normalize=True)函数计算得到的random值应该接近0.5，gain.plot()画出的random应该是一条直线。原因是在多次随机排序下，期望增值应该是稳步上升的。
    • 假如random值不是0.5，图像不是直线时，这意味着什么？
      • 导致不是0.5的背后原因可能有很多，可以先分析下是不是以下三种情况。
        • 1.实验组和空白组不是平衡的，两者人群不是同质的，这时算AUUC没有很大的意义了，应该调平人群后再计算。
        • 2.样本的y值即响应信号的离群点比较多。
        • 3.样本量太小，无法支撑实验组和对照组的匹配。
      • 除此之外，还有一种情况是random值为-0.5，这时整体的ATE为负数，所有样本均为负弹，这时候uplift值不再是“收益”，更像是“花销”。
• [[@DiDi Food中的智能补贴实战漫谈]]