一句话总结Uplift Model：是使用用户分群的方法对用户进行精细化运营的一种手段
<一>、什么是提升模型 – Uplift Model
传统的倾向性模型?propensity model 用来解决以下问题：
- 客户将来有多大可能购买？
而更先进的提升模型 Uplift Model 则用来回答以下更重要的问题：
- 广告是否促使用户产生了消费意愿？
- 有没有把钱浪费在广告上给那些已经打算从我这里购买的客户？
- 广告是否使某些人购买的意愿降低（负面影响）？
换句话说，经典倾向模型（和大多数机器学习算法）在给定特征（x）的情况下预测目标（y）。提升模型目的在解决给定特征（x）的治疗（t）对目标（y）的影响。
通常使用四个客户群来解释提升模型（Siegel 2011）：
Uplift Model将用户分为以下四个类型：
- 不管是否看广告都会买什么的人（Sure Things）
- 仅在有广告的情况下才购买的人（Persuadables）
- 无论如何都不买的人（Lost Causes）
- 本来买，但是看了广告后不买的人（Sleeping Dogs）
倾向性模型预测了用户转化的可能性。 提升模型可进一步细分用户，使得广告及策略精准的作用在Persuadables部分用户上，提升策略的效率及ROI
<二>、Uplift模型的应用场景
如何将其应用于任何业务部门或行业？
政治运动：
提升模型已被用来识别那些政治立场摇摆不定的选民（Stedman 2013）。通过利用提升模型，政治营销可以避免推送给对立方的支持者，而只专注于Persuadables部分。
新的治疗方案：
Uplift Model不仅能评估整个治疗组和对照组的结果，还可以了解治疗对不同组的不同影响，及影响的具体差异。
交叉销售：
因为预算有限，有些人可能不需要或想要其他产品。并且假设他们不希望对整个客户群进行交叉销售。这时公司可以使用Uplift 模型精确的筛选用户群，进行更精准的交叉销售广告活动。
留存：
公司希望与将要流失并保存他们的客户接触，但他们不希望在与的活跃期发送营销内容骚扰客户，只专注于高流失风险的客户群，这时就可以使用Uplift模型
用户体验测试：
公司想了解网站或应用程序的更改是否导致了预期的结果。
<三>、Uplift模型常见实现方式
在快速发展中，Uplift形成了三种主要的实现方式
传统倾向模型
这实际上不是Uplift模型，但由于它是解决Uplift问题的经典方法，因此需要包括在内。该算法通常是类似于逻辑回归的分类器。这些算法输出0到1的概率，用于对受众进行分类。然后选择一个阈值（可能为.70或更高）作为用户分群的临界值。
Uplift模型
此方法可以直接对治疗效果进行建模。它要求对随机森林这样的算法进行重新设计，以实现特征选择，超参数调整，并适合解决给定（x）的（t）对（y）的影响等功能。但是目前Scikit-learn里的随即森林无法实现上述功能。需要使用软件包R for Up和Python CausalML来实现对应的提升树。
元学习
Meta-learners是对经典Uplift模型的魔改产物。在这个领域又有很多基于不同算法的技术，通常是用于提升Uplift模型的准确性和性能。
<四>、提升模型的当前挑战
1、数据的真实性
在Uplift模型中，没有真实的对照组，因为个人既看不见又看不见广告。所以我们只能使用因果推理可以模拟未发生的情况
由于没有真实的对照组，因此我们很难衡量真实的效果。通常我们只能通过对比预测值与实际值来检查模型的预测效果。
为了尽可能模拟对照组，我们可以生成合成数据，这种数据的优势在于，可以更清晰地评估不同的技术的效果。但是，合成数据毕竟不是真实数据，还是可能存在较大的误差
2、没有专门为Uplift模型设计的算法包
目前的算法包虽然可以直接使用，但速度慢，定制性差
3、Uplift技术在业界缺乏共识
由于Uplift模型还未被广泛使用，业界对于该技术的定义混乱，每个领域甚至每个公司都会有自己的魔改版本，甚至连该方法的名称都没有得到统一，举几个常见的例子：
- Estimating heterogeneous treatment effects (Example)
- Incremental response modeling (Example)
- Net scoring (Example)
- True response modeling (Example)
推荐使用的Packages：
CasualML: Uplift Modeling Python Package by Uber
Pylift Uplift Meta-learner Python Package
Opossum: a Python package to create synthetic uplift datasets
参考：
https://towardsdatascience.com/a-quick-uplift-modeling-introduction-6e14de32bfe0