अपलिफ्ट मॉडल्स के बीच चैंपियनशिप: PEHE मीट्रिक के साथ सिंथेटिक और सेमी-सिंथेटिक डेटा पर S-लर्नर, T-लर्नर, X-लर्नर और कॉज़ल फ़ॉरेस्ट का परीक्षण

यह लेख अविटो की ट्रस्ट एंड सेफ्टी टीम के विश्लेषक ग्रिगोरी क्रुकोव द्वारा लिखा गया है, जो चार अपलिफ्ट मॉडलों - एस-लर्नर, टी-लर्नर, एक्स-लर्नर और कॉज़ल फ़ॉरेस्ट के बीच एक चैम्पियनशिप प्रस्तुत करता है। फुटबॉल विश्व कप की उपमा का उपयोग करते हुए, लेखक प्रत्येक मॉडल की संरचना का वर्णन करता है: एस-लर्नर ट्रीटमेंट को एक फीचर के रूप में लेकर एक ही मॉडल प्रशिक्षित करता है; टी-लर्नर ट्रीटमेंट और कंट्रोल समूहों के लिए अलग-अलग मॉडल प्रशिक्षित करता है; एक्स-लर्नर स्यूडो-इफेक्ट्स और एक प्रोपेंसिटी मॉडल का दूसरा चरण जोड़ता है; कॉज़ल फ़ॉरेस्ट हेटेरोजीनस ट्रीटमेंट इफेक्ट्स के लिए सीधे ऑप्टिमाइज़ करने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट को अनुकूलित करता है। टूर्नामेंट सिंथेटिक डेटा (जहां वास्तविक व्यक्तिगत ट्रीटमेंट इफेक्ट ज्ञात हैं) और सेमी-सिंथेटिक डेटा का उपयोग करता है ताकि पीईएचई मीट्रिक के माध्यम से मॉडल गुणवत्ता को मापा जा सके। ग्रुप स्टेज में मॉडल सिंथेटिक डेटा पर एक-दूसरे से भिड़ते हैं, उसके बाद नॉकआउट स्टेज होता है। लेख का निष्कर्ष है: कॉज़ल फ़ॉरेस्ट चैम्पियनशिप जीतता है, जो परिदृश्यों में सबसे मजबूत है, जबकि एक्स-लर्नर नॉन-लीनियर कार्यों पर ताकत दिखाता है लेकिन जटिल है। पूरा कोड गिटहब पर उपलब्ध है।