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我只写了实际应用需要注意的,相关内容的学习请移步:
除了沙普利值外,也可以用最小二乘法来进行多触点归因。
数据要求:触点之间是正交的,不能是关联的,a干预和b干预没有因果关系。
实操注意:如果交叉效果实在不显著,直接删除该项。比如ab一块干活到底有没有效果呢?最后发现,找不着规律,一会高一会低。
其实我会疑问,最小二乘法和因果推断有什么关系,下面是我想的直观联系。
a自己单干value = 10,b自己单干value = 11,这两一块干活value = 15, 本来10+11 = 21,结果等于15,说明这两一块干活浪费了劳动力。
和x1,x2,x3有什么关系呢?这么看,假设x1,x2,x3都求解出来,有公式a*0.8+b*0.19+ab*0.01 = 15
那其实说明ab一起工作效果不显著,对最终成果15贡献不大,而a的贡献0.8比较大。
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