因果推断落地：从CausalML到EconML，详解Uplift建模核心库

完整文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/uOYB4r5mDYHNNSkOw8DNAA

在精准营销和个性化策略中，核心问题从“预测结果”转向了“衡量因果效应”：我们的干预（如发券、广告）究竟带来了多少增量价值？Uplift模型正是解答这一问题的关键，而诸如CausalML、pylift等专业Python库则提供了强大的实现工具，让我们能够高效地构建模型，识别出真正会被策略影响的用户。

接下来，我介绍日常做因果推断常用的Python库。

1. CausalML库

CausalML 是一个 Python 库，它提供了一套基于最新研究的提升建模（Uplift Modeling）和因果推断方法，使用了多种机器学习算法。该库提供了一个标准化的接口，允许用户从实验数据或观测数据中估计条件平均处理效应（CATE） 或个体处理效应（ITE）。其核心在于，它能够在不对模型形式做强烈假设的前提下，估计干预措施 T 对具有特征 X 的用户的结果变量 Y 所产生的因果影响。

典型的应用场景包括：

完整文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/uOYB4r5mDYHNNSkOw8DNAA