Python用机器学习算法进行因果推断与增量、增益模型Uplift Modeling智能营销模型

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=27058  使用 ML 进行提升建模和因果推理。 Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果 (CATE) 或个体处理效果 (ITE)。本质上,它估计了...

Python面板时间序列数据预测:格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化

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时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。本指南带你完成在Python中分析一个给定的时间序列的特征的过程。 内容 什么是时间序列? 如何在 Python 中导入时间序列? 什么是面板数据? 时间序列的可视化 时间序列中的模式 加法和乘法的时间序列 如何将一个时间序列分解成其组成部分? 平稳的和非...

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Python 因果推断(上)

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Python实现固定效应回归模型实现因果关系推断(二)

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固定效应数据分析示例1 —投资与市场价值 公司投资的主要驱动力是什么?有大量的文献讨论了其驱动因素。Grunfeld认为,公司的市场价值是投资的主要解释和预测指标。在以下练习中,我将使用Grunfeld数据集(可在statsmodels.datasets中获得)来演示固定效果模型的使用。顺便说一句,...

Python实现固定效应回归模型实现因果关系推断(一)

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相关可以表示因果关系 — 仅在满足某些条件时 让我们给出因果关系的正式定义。因果关系是x导致y。关联意味着x和y沿相同或相反的方向一起移动。因果关系应满足以下三个经典条件:x必须在y之前发生x必须与y相关x和y之间的关系不能用其他原因解释。从相关性推断因果关系是一件很难的事图(A):从相关性推断因果...

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