Este é o aplicativo Linux chamado Causal ML, cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.15.5sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado Causal ML com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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ML causal
DESCRIÇÃO
Causal ML é um pacote Python que fornece um conjunto de métodos de modelagem uplift e inferência causal usando algoritmos de aprendizado de máquina baseados em pesquisas recentes [1]. Ele fornece uma interface padrão que permite aos usuários estimar o Efeito Médio Condicional do Tratamento (CATE) ou o Efeito Individual do Tratamento (ITE) a partir de dados experimentais ou observacionais. Essencialmente, ele estima o impacto causal da intervenção T no resultado Y para usuários com características observadas X, sem fortes suposições sobre o formato do modelo. Uma alavanca importante para aumentar o ROI em uma campanha publicitária é direcionar o anúncio ao conjunto de clientes que terão uma resposta favorável em um determinado KPI, como engajamento ou vendas. O CATE identifica esses clientes estimando o efeito do KPI da exposição do anúncio no nível individual a partir de experimentos A/B ou dados observacionais históricos.
Recursos
- Um pacote Python para modelagem de elevação e inferência causal com ML
- Documentação disponível
- Otimização de segmentação de campanha
- Engajamento personalizado
- Exemplos disponíveis
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/causal-ml.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
