causalml：使用机器学习算法进行提升建模和因果推理-源码
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这个项目很稳定，可以长期支持。 它可能包含新的实验代码，其API可能会更改。
因果ML：用于ML进行抬升建模和因果推理的Python包
Causal ML是一个Python软件包，它提供了一套基于最近研究的，使用机器学习算法的提升模型和因果推理方法。 它提供了一个标准界面，允许用户从实验或观察数据中估计条件平均治疗效果（CATE）或个体治疗效果（ITE）。 本质上，它为具有观察特征X用户估计了干预T对结果Y的因果影响，而无需对模型形式做出强烈假设。 典型的用例包括
广告系列定位优化：提高广告系列投资回报率的重要手段是将广告定位到在给定的KPI（例如参与度或销售）方面有良好响应的一组客
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Phyllis2016 :用户下载后在一定时间内未进行评价，系统默认好评。2021-08-04 -
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