务可以不升级的目标我们将离线模型

的保存和加载逻辑抽象封装到了因果森林框架中，进一步增强了因果森林框架的扩展性，开发新森林算法时专注于将论文中树的生长逻辑实现即可

 

 

分布式因果效应评估业内常见的因果效应评估手段主要评估的序关系，例如q和但是存在如下三方面不足：缺乏对数量级关系的评估，q-和只能反应弹性的序关系开源因果评估工具都是单机实现，仅支持百万级样本的计算下文将为大家一一进行说明无偏性校验无偏性校验分为数据无偏性和模型无偏性

 

 

数据无偏性校验可以通过X⊥验

证首先可以训练一个X->的倾向性得分模型，如果倾向性得分模 消费者电子邮件列表 的在5附近则说明X无法正确地预测，也就是说X⊥，此时数据无偏例如，使用了-特征会导致特征穿越，最终导致数据是有偏的，这时候使用X⊥的校验工具可以快速帮我们排查出这一类问题模型无偏性校验使用⊥验证首先用训练好的弹性模型在随机实验数据上预测，接着对样本按照升序排列后等频分桶，计算每个分桶下实验组样本占比（下图的曲线）

 

理想情况下，每个分桶中实验

组样本占比应该和随机试验中实验组样本占比一致，此时正交于比如，随机实 精心策划网络研讨会，推动参与和潜在客户生成 验中实验组比对照组为比，那么就应该在附近浮动如果比例不符合预期，我们就可以进一步去排查模型结构的问题这项工具更是作为标准测试组件融入到分布式因果森林早期的开发过程中图5模型偏差大图5模型偏差大图6模型偏差小图6模型偏差小因果效应量级关系评估因果效应的序关系和量级关系同样重要，只是将弹性的序关系学习准确而没有将弹性的量级关系学习准确，决策者无法预估该对用户的影响程度

 

 

例如，将量级错误的弹性应用到运筹

优化决策中，可能会导致无法满足重要约束从而无法求得可行解针对弹性量级无法评估的问题，我们在原有的q_基础上增加了q___f和q__q_及其扩展q___f：将每个样本按照模型预测的降序排列，按照如下公式依次计算前个样本的反事实q_即可得到曲线

 

 

[]代表前个的样本累加[]代表前个样本中组样本数量[]代表前个样本中组样本数量通过比较q___f和q_这两条曲线的重合程度和右端点纵坐标，我们可以观察出的预估量级和真实量级是否一致

 

 

q__：每个样本按照模型预测的降序排列，按照如下公式依次计算前个样本的q_即可得到曲线[]代表前个的样本中组样本预估的累加[]代表前个样本中组样本预估的累加

 

 

f差异越大，模型偏差越大

也就是与不正交我们以下图的案例来说明这三条曲线图7模型偏差大图7模型偏差大图8模型偏差小图8模型偏差小根据这些曲线的形状、覆盖面积、重合程度，我们可以得到如下的判断：如果数据无偏，那么q___f会和q__重合，反之则表示数据有偏，即不独立于