1.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配 由来 由此衍生了用倾向性得分进行匹配的方式Propensity Score Matching，简称 PSM： 在 PSM 方法中，我们首先对每一个用户计算一个倾向性得分...回归：T~W 2.1 因果效应估计三种方法 需要择一选择： 倾向性评分匹配法(Propensity Score Matching，PSM) PSM将处理组和对照组中倾向性评分接近的样本进行匹配后得到匹配群体...2.2 倾向性评分法的均衡性检验 倾向性评分法要求匹配后样本的所有混淆变量在处理组和对照组达到均衡，否则后续分析会有偏差，因此需要对匹配之后的样本进行均衡性检验。...2.3 反驳 反驳(Refute)使用不同的数据干预方式进行检验，以验证倾向性评分法得出的因果效应的有效性。反驳的基本原理是，对原数据进行某种干预之后，对新的数据重新进行因果效应的估计。...数据集的样子： 那么此时：case是干预treatment； 这个公式，"CASE ~ AGE + TOTAL_YRS"就是计算倾向性得分的时候会使用到的 5.1 倾向性得分计算 此时在代码内部计算倾向性得分的公式为
，找到对照组和实验组同质的用户群进行比较分析。...(还有一种常用的方法——PSM倾向性得分匹配，经对比，PSM倾向性得分匹配方法能够处理的数据量在几w级别，且随着数据量的增加计算效率降低很快，甚至出现计算不出结果的情况，故推荐倾向性得分加权的方法)。...二 因果评估方法倾向性加权得分 从整体用户群中随机抽样，分成两组人群——实验组：参与活动用户；控制组：未参与活动用户，带入二元逻辑回归模型进行迭代，计算得到倾向性得分 P，按照 P 计算权重系数 W 用于均衡控制组人数分布...因果效应 ATT、ATE 和倾向性得分的关系如下： ATE： 这里的治疗组即为实验组，ei 即为通过模型计算出的概率得分。 ATT： 至此，我们就计算出了权重系数 w。...03迭代优化逻辑回归模型， 计算概率P、权重系数w 通过常用的逻辑回归算法计算倾向性加权得分 P，对分类变量进行热编码，匹配加权结果更均匀。
本文目录： 准备数据 matchIt包进行PSM 使用随机森林计算PS 主要匹配方法选择 匹配后数据的平衡性检验 cobalt包 统计检验衡量均衡性 结果可视化 不平衡怎么办？...用的是tableone这个包，之前也做过介绍，做基线资料表的R包还有非常多，比如： 使用R语言快速绘制三线表 使用compareGroups包1行代码生成基线资料表 tableone？...所以推荐大家使用cobalt包进行平衡性指标的计算。 cobalt包 使用cobalt包进行平衡性指标的计算，这个包很专业，专门处理这类匹配问题的，大家可以去它的官网学习更多的细节！...m.out) # 默认QQ图 plot(m.out, type = 'jitter') # 散点图 plot(m.out, type = 'hist') # 直方图 默认的不好看，还是用cobalt包进行结果的可视化...第五，匹配后结合其他方法，比如回归、分层等。 其他问题 这篇推文关于倾向性评分匹配说的还算详细，尤其是matchIt包的使用，但大部分都是基于开头说的那篇文献。
因果推断（二）倾向匹配得分（PSM） 前文介绍了如何通过合成控制法构造相似的对照组，除此之外，也可以根据倾向匹配得分（PSM）进行构造，即为每一个试验组样本在对照组中找对与之相似的样本进行匹配。...PSM 通过统计学模型计算每个样本的每个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。本文参考自PSM倾向得分匹配法[1]。 ⚠️注意：倾向匹配得分常用于截面数据 数据准备 # !...df 和 p 值 p_val = calc_chi2_2x2(crosstable)[1] else: # 计算 2x2 表的卡方统计量、...# 提取全部干预与倾向匹配数据 # 这里直接调用get_matched_data，注意输入的matches是匹配结果，raw_data是全部数据 matched_data = get_matched_data...总结 如果产品告诉你，我们发现使用A功能的用户比没有使用A功能的用户留存率提高了30%。
PSM PSM英文全称为Propensity Score Matching，意思是倾向匹配得分，炸一听？多么有学术气息呀 ? 那么如何通俗的理解PSM模型呢？...今天PSM推荐的包为MatchIt，一听名字就是做匹配用的。 下面进入正题，今天我们看看如何用MatchIt，进行PSM分析： 1. 安装并加载包，关于包的安装，已经讲过多次，直接上代码： ?...我们发现该数据集中case样本包括250个，control样本包括1000个，接着我们需要对这两类样本进行匹配，匹配的协变量主要是性别因素和年龄因素。 3....，该方法是PSM中最常见也最基本的方法，该方法是将处理组和对照组倾向性评分中最接近的个体进行匹配，当处理组个体全部匹配后，匹配结束，ratio代表匹配比例，当ratio=1，代表进行1:1匹配。...匹配结果展示： ? ? 因为我们是250和1000进行匹配，可以看到在control 里面还有750个未匹配到。 5. 配对样本整理 ?
Control Method 3.3 断点回归模型 3.4 Rubin Causal Model(RCM)与倾向性得分 3.4.0 从matching -> 倾向性得分 3.4.0.1 精准匹配...3.4.0.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配 由来 3.4.0.3 精准匹配 -> 倾向评分匹配 3.4.1 基于倾向性评分法的因果推断 3.4.2 因果效应估计三种方法 3.4.3 倾向性评分法的均衡性检验...3.4.0.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配 由来 由此衍生了用倾向性得分进行匹配的方式Propensity Score Matching，简称 PSM： 在 PSM 方法中，我们首先对每一个用户计算一个倾向性得分...回归：T~W 3.4.2 因果效应估计三种方法 需要择一选择： 倾向性评分匹配法(Propensity Score Matching，PSM) PSM将处理组和对照组中倾向性评分接近的样本进行匹配后得到匹配群体...3.4.3 倾向性评分法的均衡性检验 倾向性评分法要求匹配后样本的所有混淆变量在处理组和对照组达到均衡，否则后续分析会有偏差，因此需要对匹配之后的样本进行均衡性检验。
倾向性评分匹配通过各种卡钳值配对，邻近配对等方法能把两组的目标人群很好配在一起。...可是匹配却面临着有可能匹配不上以及更重要的样本量丢失这些问题，这也是为什么倾向性匹配只能应用在对照组比暴露组人群样本大很多的情况下。...而经典的倾向性加权IPTW则不会舍弃任何一个样本，这使得它在样本量较少的研究中也能使用。...目标人群是指得出结论的患者群体；平衡是指在治疗过程中患者特征的相似性，这是避免偏倚的重要条件；精确度表示对治疗和相关结果之间关联的估计的确定性，更精确的估计有更窄的置信区间（CIs）和更大的统计力。...因此，还应额外提供OW后样本的基线特征表。此表包括协变量均值、中位数、四分位范围或任何其他对理解总体有用的统计数据。
本文将以携程火车票业务中存在的现实问题为例进行展开，介绍一些携程火车票在因果推断这块的相关工作，主要内容包括：首先，介绍因果推断理论的基本思想和理论框架，让大家从宏观上了解因果推断工具有哪些；其次，讲解我们尝试用因果推断的方法...这种思想最经典的方法是倾向得分匹配法（PSM）。 构造虚拟现实（Synthetic Control）：这种思路认为策略的影响其实是策略上了之后的指标表现和“假设策略没上”的平行时空中指标表现的差值。...图3-2 UPLIFT模型结果展示 3.2 虚拟价值评估场景 — 倾向性得分匹配 模型介绍：通过计算倾向性得分从观测数据中找到相似的人群，即在未干预人群中找到与干预人群相似的人，如图 3-3。...图3-5 解决问题思路图 结果展示：如图 3-6 所示，左上角图中展示的是实验组和对照组原始的倾向性得分，右下角图为实验组和对照组匹配之后的人群得分，可以看出，从两组中挑选出来的人群倾向性得分匹配程度较高...核心思想：对期望结果（如下单转化等）进行归因，寻找由于某个干预而引发期望结果的人群。 使用方法：Uplift Model。 常见场景：用户营销场景，节省成本、提升 ROI。 a.
Robust 1.1 DR的理论基础 1.1.1 ATE的估计 1.1.2 CATE的估计 1.2 DR 与DML的异同 2 econml的实现 这个系列文章： 因果推断笔记——python 倾向性匹配...而调整变量集会被视为对结果变量的噪声，进行消减。最后使用经过调整的结果，去估计平均因果效应。...1.1.2 CATE的估计 第一阶段： 使用X和T估计Y，得到 使用X估计T，得到 其中， 表示Treatment，就是在实验组中进行回归建模。...DR与DML类似，也有多个建模的中间步骤， 相同点： 第一阶段也是使用ML模型估计倾向性得分和目标变量Y；第二阶段进行因果效应评估。...不同点： 在于第一阶段估计目标变量Y时，同时使用X和Treatment作为特征。 然后DR是需要计算PS倾向得分的，虽然都是经过一些步骤，但是有较大差异。
入门学习因果推断三周，总算是入了个门 来集结一下前十篇分别是： 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一）[1] 因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分...、与机器学习异同（二）[2] 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三）[3] 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践（四）[4] 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML...在了解到组间溢出和干扰下，通过双边实验我们可以更加准确的测算处理效应，在挂件场景下，我们认为N3是代表完全没有处理过的效果，Y代表处理后的结果，N3和Y进行差分，计算产品功能推全后的影响，而且，双边实验能够更好的帮助我们归因...，通过实验组和对照组的选择来进行因果效应的估计。...、与机器学习异同（二）: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/119855174 [3] 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例
一旦有这些东西，我们就可以构建一个算法来匹配学生和导师，并生成一个在线图表界面进行可视化展示。 我们计划用Python完成算法和实现展示。...首先，我们进行数据清洗并定义语料库（Corpus），随后借助逻辑回归来识别重要特征，接着我们构建了匹配得分和分配算法，最终将所有内容打包并放到Flask图表界面中。...我们对输入文本进行了自然语言处理。首先将所有用户的文本字段汇总在一起；随后用Python中的NLTK包进行分词；接着我们去掉了其中的表情符号、终止词和标点，并对剩余的词进行词形还原。...匹配得分和分配算法 匹配算法包括确定所有可能配对的得分和分配逻辑两个部分。我们既可以通过逻辑回归，也可以通过K-近邻(KNN)来计算匹配得分。...例如，为了见面方便，我们希望学生和导师来自同一个城市。首先用最严格的条件集合。如果没有找到匹配得结果。条件逐步放松，直到最终只剩下一个条件。 一个用户可能有多个相同最佳得分的匹配结果。
方法： 倾向性评分方法可以用多种方式进行，不同的方式产生不同的目标人群，两种常用的倾向性评分方法是倾向评分匹配（propensity score matching，PSM）和倾向分数加权（propensity...倾向评分匹配： 倾向评分匹配是使用最广泛的一种倾向性评分方法。而在倾向性评分匹配中，又以1:1近邻匹配被使用最广泛。...在观察性研究中，如病例对照研究，经常会见到匹配的概念，即按照某些因素或特征，将病例组（或暴露组）和对照组的研究对象进行匹配，以保证两组研究对象具有可比性，从而排除匹配因素的干扰。...但这是在研究设计或者说筛选人群阶段就会使用到的匹配方法。假如我们的人群已经筛选好了，或者我们是在数据库挖掘人群信息的，这时候，我们就可以用统计学方法进行“事后匹配”，也就是倾向性评分匹配。...倾向性评分匹配，以最常使用的1:1近邻匹配（亦被称为贪婪匹配）为例,每名接受治疗A的患者逐一与倾向性评分最为接近的接受治疗B的患者匹配，在这个范围内没有匹配的患者被排除在外。
我们人工收集标注了一个13000多条的社区问答立场倾向性数据集。在该数据集上，我们将RCA与多个性能优异的现有立场分析模型进行对比。...我们使用双向GRU兼顾上下文，对于句子中的第 i 个词，我们将双向GRU的隐层输出进行拼接，用 ? 表示问题句中的词的双向隐层表示，用 ? 表示回答句中的词的双向隐层表示。...但对于语义较为复杂的问题对，只对问答对进行一次阅读往往难以正确推断其立场倾向性。借鉴前人的工作，我们重复上述阅读过程k次。这里，我们根据实验结果将k设为3。 在多步阅读过程中，立场状态向量 ?...语料的统计信息如下表： 表1 社区问答中带标注的回答立场数据统计 ? 4.2 评价方法 参考SemEval2016上的立场分析任务，我们不考虑neutral类别的结果。...实验结果 从实验结果来看，我们的RCA模型在宏平均、微平均以及Accuracy等指标上，取得了优于所有基线模型的效果，证明了RCA模型的有效性。 表2 测试集上不同立场检测模型的性能比较 ?
本文提出了 AdvDiffVLM，一个高效框架，通过扩散模型和得分匹配生成自然、无约束且具有针对性的对抗样本。...作者通过借助扩散模型和得分匹配技术的洞见，实现了这一目标。...实验效果 开源 VLM 上的结果 表 1：在开源 VLM 上几种方法生成的对抗样本的有效性比较。 表 1 展示了不同方法在开源 VLM 上攻击的结果。...图 4：开源 VLM 攻击的可视化结果 商业大模型上的结果 表 2：在商业大模型上几种方法生成的对抗样本的有效性比较。...作者进一步可视化了商业大模型的输出结果，如图 5 所示，可以看出商业大模型输出了他们想要的目标语义。 图 5：商业大模型上攻击的可视化结果 防御能力比较 表 3：防御实验的比较结果。
倾向性得分匹配(Propensity Score Matching, PSM)：由Rosenbaum 和 Rubin于1983年提出，通过函数关系将多维变量X 变换为一维的倾向得分ps(X) ，基于倾向得分进行匹配...由于可证明条件独立假设\{Y_i(1), Y_i(0)\}\perp D_i | X_i 等价于\{Y_i(1), Y_i(0)\}\perp D_i | ps(X_i) ，意味着如果干预组和控制组倾向性得分相同...在实际中，倾向性得分匹配法是最普遍使用的匹配方法，具体操作步骤包括[1]: 倾向得分估计: (1).模型选择: 通常使用Probit模型或者Logit模型；(2).变量选择 匹配前均衡校验: 校验倾向得分相同时...共同支撑域条件评估: 尽可能保证干预组和控制组的样本分布重合，样本数量接近。 匹配方法选择: 选择合适方法进行干预组和控制组观测结果匹配计算。常见匹配方法有: (1)....核匹配: 基于核函数进行匹配加权，距离越近的干预样本和控制样本，则权重越高，反之越低。
之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记...具体可参考： 因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二）的【2.3节】 3.1.3 两个框架之间的联系 目的都是为了计算存在混淆变量时...核心要义，就是为每个实验组（T=1）样本，找到一个相近的对照组（T=0） 那么这里找、匹配的方法就是非常多了： 第一种：最给力+科学的 当然是，利用PS倾向性得分，直接用欧式距离进行计算，那么这里，PS...现有的匹配算法可以被分为四类：最近邻匹配、卡钳匹配、分层匹配与核匹配。 上图对经典的距离度量与匹配算法进行了总结。...最常用的匹配算法是「最近邻匹配」（NNM），具体的步骤是基于相似度得分（例如倾向评分）选择对照组和干预组中最接近的单元进行匹配，干预组单元可以和一个对照组单元进行匹配，称为成对匹配或 1-1 匹配；也可以匹配到两个对照组
前言 Elasticsearch 的开源分析可视化工具，与存储在 Elasticsearch 中的数据进行交互。 图片 1.Kibana 是什么？...仪表板视图能将这些可视化元素集中到一起，然后通过浏览器加以分享，以提供有关海量数据的实时分析视图，为下列用例提供支持： 日志处理和分析 基础设施指标和容器监测 应用程序性能监测 (APM) 地理空间数据分析和可视化...匹配查询字段 默认情况下，Elasticsearch 在搜索的结果中，会把文档中保存在_source 的所有字段都返回。...索引可使用预定义的模板进行创建,这个模板称作 Index templates。...4.7 文档得分 Lucene 和 ES 的得分机制是一个基于词频和逆文档词频的公式，简称为 TF-IDF 公式 ?
倾向性评分有4种应用，前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用：R语言倾向性评分：匹配 今天说一下倾向性评分回归和分层。...下面我们介绍倾向性评分回归和分层。 计算倾向性评分 倾向性评分就是倾向干预的概率，所以可以通过逻辑回归计算P，这个P就是倾向性评分，所以也不一定要用到专用的R包！...plot of chunk unnamed-chunk-10 计算倾向性评分只是第一步，有了这个倾向性评分后，就可以进行下面的分析了，比如回归、匹配、加权、分层等。...倾向性评分回归 此时如果直接把这个评分和catholic作为自变量进行回归分析，就是倾向性评分回归了（也叫协变量调整/倾向性评分矫正等）！应该是倾向性评分4种方法里面最简单的一种了。...大家可以考虑不同的分层方法再重新尝试几次，或者这个数据并不适合使用这种方法，可以用其他方法试试看，比如匹配、回归等。
目前针对这个问题的去偏算法主要可以分成三类：（1）逆权重分数：估计物品流行度的倾向性权重，并对每条数据样本利用逆权重分数进行加权。（2）加入无偏数据：通过从额外的无偏数据中学习来纠正流行度偏差。...图2：推荐系统中的因果图 介绍完因果图的概念，接下来就可以为推荐系统来构建因果图，它代表着历史交互数据的生成过程，其中 分别代表用户嵌入特征、物品嵌入特征、用户-物品匹配特征和排名得分...综上可知，我们认为消除流行度偏差的关键是消除从 和 到 的直接影响，使推荐系统能关注于学习用户-物品之间的匹配程度特征( 来进行推荐。...首先是用户-物品匹配模块：这代表着传统推荐系统， image.png 是现有的推荐系统中使用的排名得分,它用物品和用户表示作为输入，并反映了项目在多大程度上 匹配用户 的偏好。...图4：反事实推理消除偏差 四、实验结果 表1：数据集统计 【整体效果】表1展示了五个公开数据集的数据统计情况，图1展示了这些数据集下因果去偏算法和当前最先进的算法的对比，可以看出在无偏的用户物品交互场景中
tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。...arrange(): 按行排序 （2）关联表查询 inner_join(x, y): 匹配 x + y left_join(x, y): 所有 x + 匹配 y semi_join(x, y): 所有...我遇到过一个非常头疼的apply函数的问题：apply内的表达式计算结果不一致。 于是改成分步计算才能得到正确答案。 如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。...比如： 这时候broom包就派上用场了，直接将统计结果转化为data frame格式： glance()函数，返回data frame格式的部分参数结果 七....在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！
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