Битва uplift-моделей: Causal Forest неожиданно обошёл S-, T- и X-learner

Гриша Крюков, аналитик команды доверия и безопасности Авито, организовал чемпионат среди четырёх uplift-моделей: S-learner, T-learner, X-learner и Causal Forest. Цель — выяснить, какая из них лучше справляется с оценкой индивидуальных эффектов (uplift) в задачах, где нужно понять, как вмешательство влияет на конкретного пользователя.

Испытания проходили в формате группового этапа и плей-офф. По итогам всех тестов неожиданным лидером стала модель Causal Forest, обойдя более классические подходы. Подробности метрик и критериев оценки автор раскрывает в статье.

Материал будет полезен как новичкам, которые хотят познакомиться с uplift-моделированием, так и профессионалам, ищущим свежее сравнение методов на реальных данных.