Це програма для Linux під назвою Causal ML, останню версію якої можна завантажити як v0.15.5sourcecode.zip. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Causal ML with OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
Причинний ML
ОПИС
Causal ML – це пакет Python, який надає набір методів моделювання підвищення ефективності та причинно-наслідкового висновку з використанням алгоритмів машинного навчання, заснованих на нещодавніх дослідженнях [1]. Він надає стандартний інтерфейс, який дозволяє користувачам оцінювати умовний середній ефект лікування (CATE) або індивідуальний ефект лікування (ITE) на основі експериментальних або спостережувальних даних. По суті, він оцінює причинно-наслідковий вплив втручання T на результат Y для користувачів зі спостережуваними ознаками X, без сильних припущень щодо форми моделі. Важливим важелем для підвищення рентабельності інвестицій (ROI) у рекламній кампанії є таргетування реклами на набір клієнтів, які матимуть сприятливу реакцію за заданим KPI, таким як залученість або продажі. CATE ідентифікує цих клієнтів, оцінюючи вплив KPI від показу реклами на індивідуальному рівні на основі A/B-експериментів або історичних спостережувальних даних.
Функції
- Пакет Python для моделювання підйому та причинно-наслідкового висновку за допомогою машинного навчання
- Документація доступна
- Оптимізація таргетування кампанії
- Персоналізована взаємодія
- Доступні приклади
Мова програмування
Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/causal-ml.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
