{"id":320120,"date":"2021-03-23T15:00:50","date_gmt":"2021-03-23T15:00:50","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=320120"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=320120","title":{"rendered":"\u0422\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043f\u043e uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e: \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/902\/0bf\/b03\/9020bfb037a9a6567c82542910d556ec.jpg\" width=\"2362\" height=\"1020\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u0445 (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485980\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 1<\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485976\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 2<\/a>) \u043c\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 uplift. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0438\u043c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043c\u0441 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0448 \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043c: \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439?<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0442 ground truth \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 uplift. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0441 \u0447\u0435\u043c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u0443\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f 10% \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, 20% \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c uplift \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442.<a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/maks-sh\/scikit-uplift\/blob\/master\/notebooks\/uplift_metrics_tutorial.ipynb\"> \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435. <\/a>\u0412 \u043d\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0438\u0442\u043e\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/maks-sh\/scikit-uplift\">sklift<\/a>.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u041b\u0435\u043d\u0442\u044b. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0445\u0430\u043a\u0430\u0442\u043e\u043d\u0435 BigTarget \u043e\u0442 \u041b\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 Microsoft \u043b\u0435\u0442\u043e\u043c 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f <a href=\"https:\/\/www.uplift-modeling.com\/en\/latest\/api\/datasets\/fetch_lenta.html\">\u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/a>. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043e\u0431\u0435\u0437\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0430\u0433\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0435 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/www.uplift-modeling.com\/en\/latest\/api\/datasets\/fetch_lenta.html\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/maks-sh\/scikit-uplift\/blob\/master\/notebooks\/uplift_metrics_tutorial.ipynb\">\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<h3>uplift@k<\/h3>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 &#8212; \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 <strong>uplift \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043f k \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445<\/strong> \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435-\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u043d\u0430 k% \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0443 \u0432 k \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 <strong>uplift@k<\/strong> \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e uplift \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 <code>Y<\/code> (\u0432 \u0430\u043d\u0433\u043b\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d <code>response rate,<\/code> <em>\u043c\u044b \u0435\u0433\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c)<\/em> \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445.&nbsp;\u0426\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 &#8212; \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 &#8212; \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 uplift@k<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"uplift@k = response\\ rate @ k_{(treatment)} - response\\ rate@k_{(control)} \\\\ response\\ rate@k = mean(Y@k) \\\\Y@k - \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u043d\u0430\\ k\\%\" alt=\"uplift@k = response\\ rate @ k_{(treatment)} - response\\ rate@k_{(control)} \\\\ response\\ rate@k = mean(Y@k) \\\\Y@k - \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u043d\u0430\\ k\\%\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/75d\/b77\/be7\/75db77be7d471d0efd17cc37c03065eb.svg\" width=\"652\" height=\"75\"><\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 <strong>uplift@k<\/strong> \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 -1 (\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>Y=1<\/code>, \u0430 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e <code>Y=1<\/code>) \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b 1 (\u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f: \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c: <code>Y=1<\/code>, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 &#8212; \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u0441 <code>Y=1<\/code>). <\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 <strong>uplift@k <\/strong>\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 1, \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f k, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438: \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 uplift \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 <code>response rate<\/code> \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f. \u0418\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 uplift \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/maks-sh\/scikit-uplift\/blob\/master\/notebooks\/uplift_metrics_tutorial.ipynb\">\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a><\/p>\n<p>\u041e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># y_val - \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 # trmnt_val - \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 # uplift_ct - \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 uplift \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c ClassTransformation \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 <strong>uplift@k <\/strong>\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import uplift_at_k   # k = 10% k = 0.1  # strategy='overall' sort by uplift treatment and control together uplift_overall = uplift_at_k(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                               strategy='overall', k=k)  # strategy='by_group' sort by uplift treatment and control separately uplift_bygroup = uplift_at_k(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                               strategy='by_group', k=k)  print(f\"uplift@{k * 100:.0f}%: {uplift_overall:.4f}\"       f\"(sort groups by uplift together)\") print(f\"uplift@{k * 100:.0f}%: {uplift_bygroup:.4f}\"       f\"(sort groups by uplift separately)\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c<\/p>\n<pre><code class=\"python\">uplift@10%: 0.1484 (sort groups by uplift together) uplift@10%: 0.1521 (sort groups by uplift separately)<\/code><\/pre>\n<h2>Uplift by percentile<\/h2>\n<p>\u0411\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 <code>k<\/code>&nbsp;\u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 k. \u0422\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0432 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 [1] \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a <strong>uplift by decile.<\/strong> \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0435  \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442&nbsp;<strong>uplift by percentile <\/strong>\u0438\u043b\u0438 <strong>uplift by bin<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 <strong>uplift@k<\/strong>: <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e <code>\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e uplift<\/code><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0438\u043c \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 <code>\u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0438<\/code> \/ <code>\u0434\u0435\u0446\u0438\u043b\u0438<\/code> \/ <code>\u0431\u0438\u043d\u044b<\/code>. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c <code>uplift<\/code> \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 [1] [2] \u0430\u043f\u043b\u0438\u0444\u0442 \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 [3] \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>n_treatment<\/code> &#8212; \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 (\u0438\u043b\u0438 treatment) \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b&nbsp;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>n_control<\/code> &#8212; \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 (control) \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>response_rate_treatment<\/code> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>response_rate_control<\/code> &#8212;  \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>uplift = response_rate_treatment - response_rate_control<\/code><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 (<code>std_treatment<\/code>, <code>std_control<\/code>, <code>std_uplift<\/code>) \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435 (\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435).&nbsp;<\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 <strong>uplift by percentile<\/strong>. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435 <code>total<\/code> \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u044b \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import uplift_by_percentile   uplift_by_percentile(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                       strategy='overall',                       total=True, std=True, bins=10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ece\/942\/dff\/ece942dff4c2e3ab26ecd63993ddb759.png\" width=\"1664\" height=\"722\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile<\/h3>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f <strong>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile. <\/strong>\u041f\u043e \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e  \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c? \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 uplift, \u0442\u043e \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f uplift \u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c bar plot. \u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0434\u0432\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u041d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c <code>uplift<\/code>, \u0430 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c &#8212; \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 <code>response rate<\/code> \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445, \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438&nbsp; \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <code>\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439<\/code> <code>uplift<\/code>.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f plot_uplift_by_percentile <\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">from sklift.viz import plot_uplift_by_percentile   plot_uplift_by_percentile(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                            strategy='overall', kind='bar');<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f46\/a61\/a46\/f46a61a46d22769d1d585ef7101ba1d1.png\" width=\"1120\" height=\"862\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 <code>response rate<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b (\u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 bar plot) \u0434\u043e\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 <code>Y = 1 <\/code>\u0438\u0437 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b (\u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442) \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0410 \u0434\u043e\u043b\u044f <code>Y = 1<\/code> \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b (\u0436\u0435\u043b\u0442\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442) &#8212; \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c. \u0427\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 response rate, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 uplift (\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442), \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e. <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485980\/#tipy-klientov\">\u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/a> \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430, \u0442\u043e \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f <strong><em>\u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435<\/em><\/strong><em> <\/em>&#8212; \u0442\u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438. \u0412 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e <code>Y=1 \u043f\u0440\u0438 W=1 \u0438\u043b\u0438 Y=0 \u043f\u0440\u0438 W=0.<\/code><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f uplift. \u041d\u0435\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c <code>response rate<\/code> \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0448\u043b\u0430 \u0442\u0438\u043f \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e &#8212; \u0442\u0438\u043f <strong><em>\u043d\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442\u044c<\/em><\/strong><em>, <\/em><code>Y=0 \u043f\u0440\u0438 W=1, Y=1 \u043f\u0440\u0438 W=0.<\/code><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f <strong>\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439<\/strong> \u0430\u043f\u043b\u0438\u0444\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile <\/strong>\u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0441\u0438 \u0425. <\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f <strong>\u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong> \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u043b \u0431\u044b \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/028\/9d1\/ae1\/0289d1ae1ef9532b3ecf08a0183f8196.png\" width=\"964\" height=\"1072\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c <strong><em>\u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435<\/em><\/strong> \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c <strong><em>\u043d\u0435-\u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442\u044c<\/em><\/strong> \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439: <strong><em>\u043b\u043e\u044f\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong> \u0438 <strong><em>\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e, \u0442\u043e uplift, \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0443\u043b\u044e, \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 response rate \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0432\u0435\u0441\u0438\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e <strong><em>\u043b\u043e\u044f\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong> \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 <code>Y=1<\/code>, \u0430 <strong><em>\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong> &#8212; \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 <code>Y=0<\/code>.&nbsp;<\/p>\n<p>Uplift \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0430\u043a bar plot, \u043d\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a line plot:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ea7\/10f\/38d\/ea710f38d912d0938b6c5c2f865ec63a.png\" alt=\"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 line plot\" title=\"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 line plot\" width=\"1054\" height=\"844\"><figcaption>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 line plot<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e&nbsp; \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 uplift \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f \u043a \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044e \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0412\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"uplift = E[Y | treatment] - E[Y|control]\" alt=\"uplift = E[Y | treatment] - E[Y|control]\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/910\/72e\/bee\/91072ebee6d25d61b118ef2f0259f929.svg\" width=\"299\" height=\"20\"><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u044c:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"D[uplift] = D[E[Y|treatment] - E[Y|control]] = D[E[Y|treatment]] + D[E[Y|control]] \" alt=\"D[uplift] = D[E[Y|treatment] - E[Y|control]] = D[E[Y|treatment]] + D[E[Y|control]] \" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c19\/036\/f2f\/c19036f2f846b4ca41e4bf18fca1fd5c.svg\" width=\"647\" height=\"20\"><\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"D[E[X]] = D\\left[ \\frac{X_1 + ... + X_n}{n} \\right] = \\frac{nD[X]}{n^2} = \\frac{D[X]}{n}\" alt=\"D[E[X]] = D\\left[ \\frac{X_1 + ... + X_n}{n} \\right] = \\frac{nD[X]}{n^2} = \\frac{D[X]}{n}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/05c\/61a\/118\/05c61a118feca8de3bb39005d1f0a1ea.svg\" width=\"364\" height=\"45\"><\/p>\n<p>\u0438 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d \u043f\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443 \u0411\u0435\u0440\u043d\u0443\u043b\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"D[uplift] = \\frac{D[Y | treatment]}{N^T} + \\frac{D[Y | control]}{N^C} = \\frac{p_{treatment}(1 - p_{treatment})}{N^T}  + \\frac{p_{control}(1 - p_{control})}{N^C} \" alt=\"D[uplift] = \\frac{D[Y | treatment]}{N^T} + \\frac{D[Y | control]}{N^C} = \\frac{p_{treatment}(1 - p_{treatment})}{N^T}  + \\frac{p_{control}(1 - p_{control})}{N^C} \" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c53\/9d5\/f31\/c539d5f31200f43847746bafeca4518d.svg\" width=\"703\" height=\"42\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"\\sigma(uplift) = \\sqrt{D[uplift]} = \\sqrt{ \\frac{p_{treatment}(1 - p_{treatment})}{N^T}  + \\frac{p_{control}(1 - p_{control})}{N^C} } \" alt=\"\\sigma(uplift) = \\sqrt{D[uplift]} = \\sqrt{ \\frac{p_{treatment}(1 - p_{treatment})}{N^T}  + \\frac{p_{control}(1 - p_{control})}{N^C} } \" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e28\/cc2\/8c3\/e28cc28c3822f16840a25a616ce52f00.svg\" width=\"559\" height=\"55\"><\/p>\n<p>\u0413\u0434\u0435<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"p_{control} = response\\ rate_{control} \\\\ p_{treatment} = response\\ rate_{treatment} \" alt=\"p_{control} = response\\ rate_{control} \\\\ p_{treatment} = response\\ rate_{treatment} \" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c27\/3fe\/620\/c273fe6201fb4c02188ca215c7e4b5eb.svg\" width=\"652\" height=\"38\"><\/div>\n<\/details>\n<h3>Weighted average uplift<\/h3>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c  \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443, \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 <strong>uplift by percentile<\/strong>. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 <code>uplift<\/code> \u0438 <code>n_treatment<\/code> \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 uplift \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b &#8212; <strong>weighted average uplift<\/strong> [3].<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 weighted  average uplift<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"weighted\\ average\\ uplift = \\frac{1}{\\sum_iN^T_i}\\sum_iN^T_i uplift_i \\\\ N^T_i - \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b\\&nbsp;\u0432\\ i-\u043e\u043c\\ \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435 \\\\ uplift_i - \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\\ uplift\\ \u0432\\ i-\u043e\u043c\\ \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435\" alt=\"weighted\\ average\\ uplift = \\frac{1}{\\sum_iN^T_i}\\sum_iN^T_i uplift_i \\\\ N^T_i - \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b\\&nbsp;\u0432\\ i-\u043e\u043c\\ \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435 \\\\ uplift_i - \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\\ uplift\\ \u0432\\ i-\u043e\u043c\\ \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6e2\/d1b\/b42\/6e2d1bb42018afe184c602dc01839386.svg\" width=\"652\" height=\"104\"><\/div>\n<\/details>\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import weighted_average_uplift   uplift_full_data = weighted_average_uplift(y_val, uplift_ct,                                             trmnt_val, bins=10)  print(f\"weighted average uplift on full data: {uplift_full_data:.4f}\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c<\/p>\n<pre><code class=\"python\">weighted average uplift on full data: 0.0189<\/code><\/pre>\n<p><strong>Weighted average uplift<\/strong> \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0442 <code>[-1, 1]<\/code>\u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 uplift by percentile \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1, \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>Y=1<\/code> \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435: \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e response \u0438\u043b\u0438 look-alike \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <\/p>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f&nbsp; -1. \u042d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 uplft \u0431\u044b\u043b \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d -1. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>Y=1<\/code>, \u0430 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e <code>Y=1<\/code>. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0441 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f uplift \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 <code>[0, 1)<\/code>.<\/p>\n<h2>Uplift curve<\/h2>\n<p>Uplift \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u043c. \u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 uplift<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 uplift curve<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"uplift\\ curve(t) = \\left( \\frac{Y^T_t}{N^T_t} - \\frac{Y^C_t}{N^C_t} \\right)(N^T_t + N^C_t) \\\\ t - \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0432\u0448\u0435\u0435\u0441\u044f\\ \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\\ \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432  \\\\ Y^T_t, Y^C_t - \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435, \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \\\\ N^T_t,  N^C_t - \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b   \" alt=\"uplift\\ curve(t) = \\left( \\frac{Y^T_t}{N^T_t} - \\frac{Y^C_t}{N^C_t} \\right)(N^T_t + N^C_t) \\\\ t - \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0432\u0448\u0435\u0435\u0441\u044f\\ \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\\ \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432  \\\\ Y^T_t, Y^C_t - \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435, \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \\\\ N^T_t,  N^C_t - \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b   \" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ad0\/106\/3ba\/ad01063ba9ea985bf57504f48efc0723.svg\" width=\"735\" height=\"140\"><\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 (\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c), \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439, \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 (\u0441\u0438\u043d\u0438\u043c) \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 (\u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c) \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e uplift. \u0427\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435. \u041c\u043e\u043d\u043e\u0442\u043e\u043d\u043d\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442.&nbsp;<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 uplift curve<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">from sklift.viz import plot_uplift_curve   # with ideal curve # perfect=True plot_uplift_curve(y_val, uplift_ct, trmnt_val, perfect=True);<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d2e\/a3d\/37b\/d2ea3d37bb84b9e589fed7fbeb4ec706.png\" alt=\"Uplift curve: \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f, \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f\" title=\"Uplift curve: \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f, \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f\" width=\"1092\" height=\"820\"><figcaption>Uplift curve: \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f, \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u044d\u0442\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u044b \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f uplift \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c11\/438\/39f\/c1143839f0158d0733ccbfe619741c02.png\" width=\"1086\" height=\"810\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/details>\n<h3>Qini curve<\/h3>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f Qini \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f, \u0432\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 [4] \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 qini curve<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"qini\\ curve (t) = Y^T_t - \\frac{Y^C_t N^T_t}{N^C_t} \\\\ Y^T_t, Y^C_t - \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435, \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \\\\ N^T_t, N^C_t - \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \" alt=\"qini\\ curve (t) = Y^T_t - \\frac{Y^C_t N^T_t}{N^C_t} \\\\ Y^T_t, Y^C_t - \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435, \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\\ \u0432\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \\\\ N^T_t, N^C_t - \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ treatment\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\\ control\\ \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/60c\/189\/5fc\/60c1895fc0a8fe01e0190315c4cd0e26.svg\" width=\"735\" height=\"107\"><\/div>\n<\/details>\n<p>Qini curve, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0430\u043f\u043b\u0438\u0444\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.  \u041a\u0440\u0438\u0432\u0443\u044e Qini \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 (\u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0435\u0439) \u0438 \u0441 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c (\u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0435\u0439). \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441 uplift \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439, \u0447\u0435\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f \u043d\u0430\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.&nbsp;<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 qini curve<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">from sklift.viz import plot_qini_curve   # with ideal Qini curve (red line) # perfect=True plot_qini_curve(y_val, uplift_ct, trmnt_val, perfect=True);<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/440\/8a6\/bac\/4408a6bac6cb8759024c743c36b17fff.png\" width=\"1054\" height=\"810\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b qini \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0443\u044e (treatment) \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443, \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u0443\u044f \u0435\u0435 \u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c Nt\/Nc, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 Nt \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c Nc.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 uplift \u0438 qini \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438:&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"uplift\\ curve(t) = \\frac{qini\\ curve\\ (t)(N^T_t + N^C_t)}{N^T_t}\" alt=\"uplift\\ curve(t) = \\frac{qini\\ curve\\ (t)(N^T_t + N^C_t)}{N^T_t}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f30\/c73\/6d4\/f30c736d43acc8d46a095793d884da84.svg\" width=\"324\" height=\"49\"><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b, \u0442\u043e qini \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c uplift.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>Qini curve \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d95\/bc8\/671\/d95bc867180abdb873481fa67ec59374.png\" width=\"1054\" height=\"806\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/details>\n<h3>\u041e\u0442 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445 \u043a \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c<\/h3>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c qini \u0438 uplift \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0435, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 &#171;\u043d\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0437&#187;, \u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 [5]. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 baseline.<\/p>\n<h3>Qini coefficient \u0438\u043b\u0438 AUQC<\/h3>\n<p> \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438 \u043f\u043e\u0434 qini \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <strong>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 qini<\/strong>, \u0438\u043b\u0438 <strong>area under qini curve (AUQC). <\/strong>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bf0\/640\/8d7\/bf06408d7fa21689fd02edd9cf19eb9e.png\" alt=\"\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 qini coefficient\" title=\"\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 qini coefficient\" width=\"898\" height=\"810\"><figcaption>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 qini coefficient<\/figcaption><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 qini_auc_score <\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import qini_auc_score   # AUQC = area under Qini curve = Qini coefficient auqc = qini_auc_score(y_val, uplift_ct, trmnt_val)  print(f\"Qini coefficient on full data: {auqc:.4f}\")<\/code><\/pre>\n<pre><code>Qini coefficient on full data: 0.0695<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<h3>Area under uplift curve, AUUQ<\/h3>\n<p>\u0414\u043b\u044f uplift \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 <strong>\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442<\/strong> \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>AUUQ<\/strong> &#8212; <strong>area under uplift curve<\/strong> \u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 uplift_auc_score<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import uplift_auc_score   # AUUQ = area under uplift curve auuc = uplift_auc_score(y_val, uplift_ct, trmnt_val)  print(f\"Uplift auc score on full data: {auuc:.4f}\")<\/code><\/pre>\n<pre><code>Uplift auc score on full data: 0.0422<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b AUQC \u0438 AUUC \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435&nbsp;<\/h2>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c\u044e \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485980\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 1<\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485976\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 2<\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/538934\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 3<\/a>) \u0431\u044b\u043b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437 \u043e\u0431 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0445 uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u0435\u0439\u0441\u0430\u0445 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 <a href=\"https:\/\/www.uplift-modeling.com\/en\/latest\/tutorials.html\">\u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/a> \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c.  <\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0434\u0435\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0434\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438.&nbsp; <\/p>\n<p><em>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0441\u043e\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441 \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u043e\u043c \u0428\u0435\u0432\u0447\u0435\u043d\u043a\u043e <a class=\"mention\" href=\"\/users\/maks-sh\">@maks-sh<\/a> <\/em><\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<p>[1] Pierre&nbsp;Gutierrez, Jean-Yves G\u00e9rardy. Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature. JMLR: Workshop and Conference Proceedings 67:1\u201313, 2016<\/p>\n<p>[2] Verbeke, Wouter &amp; Baesens, Bart &amp; Bravo, Cristi\u00e1n. Profit Driven Business Analytics: A Practitioner&#8217;s Guide to Transforming Big Data into Added Value, 2018.<\/p>\n<p>[3] Ren\u00e9 Michel, Igor Schnakenburg, Tobias von Martens.<strong> <\/strong>Targeting Uplift. An Introduction to Net Scores. Springer, 2019.<\/p>\n<p>[4] Nicholas J. Radcliffe. Using control groups to target on predicted lift: Building and assessing uplift model. Direct Market J Direct Market Assoc Anal Council, 1:14\u201321, 2007.<\/p>\n<p>[5] Floris Devriendt,&nbsp;Tias Guns,&nbsp;Wouter Verbeke. Learning to rank for uplift modeling. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020<\/p>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/538934\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/538934\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u0445 (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485980\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 1<\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485976\/\">\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 2<\/a>) \u043c\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 uplift. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0438\u043c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043c\u0441 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0448 \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043c: \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439?<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0442 ground truth \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 uplift. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0441 \u0447\u0435\u043c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u0443\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f 10% \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, 20% \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c uplift \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442.<a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/maks-sh\/scikit-uplift\/blob\/master\/notebooks\/uplift_metrics_tutorial.ipynb\"> \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435. <\/a>\u0412 \u043d\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0438\u0442\u043e\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/maks-sh\/scikit-uplift\">sklift<\/a>.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u041b\u0435\u043d\u0442\u044b. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0445\u0430\u043a\u0430\u0442\u043e\u043d\u0435 BigTarget \u043e\u0442 \u041b\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 Microsoft \u043b\u0435\u0442\u043e\u043c 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f <a href=\"https:\/\/www.uplift-modeling.com\/en\/latest\/api\/datasets\/fetch_lenta.html\">\u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/a>. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043e\u0431\u0435\u0437\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0430\u0433\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0435 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/www.uplift-modeling.com\/en\/latest\/api\/datasets\/fetch_lenta.html\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/maks-sh\/scikit-uplift\/blob\/master\/notebooks\/uplift_metrics_tutorial.ipynb\">\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<h3>uplift@k<\/h3>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 &#8212; \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 <strong>uplift \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043f k \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445<\/strong> \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435-\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u043d\u0430 k% \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0443 \u0432 k \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 <strong>uplift@k<\/strong> \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e uplift \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 <code>Y<\/code> (\u0432 \u0430\u043d\u0433\u043b\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d <code>response rate,<\/code> <em>\u043c\u044b \u0435\u0433\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c)<\/em> \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445.&nbsp;\u0426\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 &#8212; \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 &#8212; \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 uplift@k<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\"><\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 <strong>uplift@k<\/strong> \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 -1 (\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>Y=1<\/code>, \u0430 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e <code>Y=1<\/code>) \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b 1 (\u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f: \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c: <code>Y=1<\/code>, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 &#8212; \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u0441 <code>Y=1<\/code>). <\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 <strong>uplift@k <\/strong>\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 1, \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f k, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438: \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 uplift \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 <code>response rate<\/code> \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f. \u0418\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 uplift \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/maks-sh\/scikit-uplift\/blob\/master\/notebooks\/uplift_metrics_tutorial.ipynb\">\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a><\/p>\n<p>\u041e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># y_val - \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 # trmnt_val - \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 # uplift_ct - \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 uplift \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c ClassTransformation \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 <strong>uplift@k <\/strong>\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import uplift_at_k   # k = 10% k = 0.1  # strategy='overall' sort by uplift treatment and control together uplift_overall = uplift_at_k(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                               strategy='overall', k=k)  # strategy='by_group' sort by uplift treatment and control separately uplift_bygroup = uplift_at_k(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                               strategy='by_group', k=k)  print(f\"uplift@{k * 100:.0f}%: {uplift_overall:.4f}\"       f\"(sort groups by uplift together)\") print(f\"uplift@{k * 100:.0f}%: {uplift_bygroup:.4f}\"       f\"(sort groups by uplift separately)\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c<\/p>\n<pre><code class=\"python\">uplift@10%: 0.1484 (sort groups by uplift together) uplift@10%: 0.1521 (sort groups by uplift separately)<\/code><\/pre>\n<h2>Uplift by percentile<\/h2>\n<p>\u0411\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 <code>k<\/code>&nbsp;\u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 k. \u0422\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0432 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 [1] \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a <strong>uplift by decile.<\/strong> \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0435  \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442&nbsp;<strong>uplift by percentile <\/strong>\u0438\u043b\u0438 <strong>uplift by bin<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 <strong>uplift@k<\/strong>: <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e <code>\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e uplift<\/code><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0438\u043c \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 <code>\u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0438<\/code> \/ <code>\u0434\u0435\u0446\u0438\u043b\u0438<\/code> \/ <code>\u0431\u0438\u043d\u044b<\/code>. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c <code>uplift<\/code> \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 [1] [2] \u0430\u043f\u043b\u0438\u0444\u0442 \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043a\u0443\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 [3] \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>n_treatment<\/code> &#8212; \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 (\u0438\u043b\u0438 treatment) \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b&nbsp;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>n_control<\/code> &#8212; \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 (control) \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>response_rate_treatment<\/code> &#8212; \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>response_rate_control<\/code> &#8212;  \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>uplift = response_rate_treatment - response_rate_control<\/code><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 (<code>std_treatment<\/code>, <code>std_control<\/code>, <code>std_uplift<\/code>) \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435 (\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435).&nbsp;<\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 <strong>uplift by percentile<\/strong>. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435 <code>total<\/code> \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u044b \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import uplift_by_percentile   uplift_by_percentile(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                       strategy='overall',                       total=True, std=True, bins=10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile<\/h3>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f <strong>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile. <\/strong>\u041f\u043e \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e  \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c? \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 uplift, \u0442\u043e \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f uplift \u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c bar plot. \u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0434\u0432\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u041d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c <code>uplift<\/code>, \u0430 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c &#8212; \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 <code>response rate<\/code> \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445, \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438&nbsp; \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <code>\u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439<\/code> <code>uplift<\/code>.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f plot_uplift_by_percentile <\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">from sklift.viz import plot_uplift_by_percentile   plot_uplift_by_percentile(y_val, uplift_ct, trmnt_val,                            strategy='overall', kind='bar');<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 <code>response rate<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b (\u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 bar plot) \u0434\u043e\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 <code>Y = 1 <\/code>\u0438\u0437 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b (\u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442) \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0410 \u0434\u043e\u043b\u044f <code>Y = 1<\/code> \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b (\u0436\u0435\u043b\u0442\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442) &#8212; \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c. \u0427\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 response rate, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 uplift (\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442), \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e. <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ru_mts\/blog\/485980\/#tipy-klientov\">\u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/a> \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430, \u0442\u043e \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f <strong><em>\u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435<\/em><\/strong><em> <\/em>&#8212; \u0442\u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438. \u0412 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e <code>Y=1 \u043f\u0440\u0438 W=1 \u0438\u043b\u0438 Y=0 \u043f\u0440\u0438 W=0.<\/code><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f uplift. \u041d\u0435\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c <code>response rate<\/code> \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0448\u043b\u0430 \u0442\u0438\u043f \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e &#8212; \u0442\u0438\u043f <strong><em>\u043d\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442\u044c<\/em><\/strong><em>, <\/em><code>Y=0 \u043f\u0440\u0438 W=1, Y=1 \u043f\u0440\u0438 W=0.<\/code><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f <strong>\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439<\/strong> \u0430\u043f\u043b\u0438\u0444\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <strong>\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile <\/strong>\u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0441\u0438 \u0425. <\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f <strong>\u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 uplift \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong> \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u043b \u0431\u044b \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c <strong><em>\u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435<\/em><\/strong> \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c <strong><em>\u043d\u0435-\u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442\u044c<\/em><\/strong> \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439: <strong><em>\u043b\u043e\u044f\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong> \u0438 <strong><em>\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e, \u0442\u043e uplift, \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0443\u043b\u044e, \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 response rate \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0432\u0435\u0441\u0438\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e <strong><em>\u043b\u043e\u044f\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong> \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 <code>Y=1<\/code>, \u0430 <strong><em>\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435<\/em><\/strong> &#8212; \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 <code>Y=0<\/code>.&nbsp;<\/p>\n<p>Uplift \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0430\u043a bar plot, \u043d\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a line plot:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a uplift by percentile \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 line plot<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e&nbsp; \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 uplift \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f \u043a \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044e \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0412\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e&nbsp;<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u044c:<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a&nbsp;<\/p>\n<p>\u0438 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d \u043f\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0443 \u0411\u0435\u0440\u043d\u0443\u043b\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c<\/p>\n<p>\u0413\u0434\u0435<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h3>Weighted average uplift<\/h3>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c  \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443, \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 <strong>uplift by percentile<\/strong>. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 <code>uplift<\/code> \u0438 <code>n_treatment<\/code> \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 uplift \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b &#8212; <strong>weighted average uplift<\/strong> [3].<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 weighted  average uplift<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\"><\/div>\n<\/details>\n<pre><code class=\"python\">from sklift.metrics import weighted_average_uplift   uplift_full_data = weighted_average_uplift(y_val, uplift_ct,                                             trmnt_val, bins=10)  print(f\"weighted average uplift on full data: {uplift_full_data:.4f}\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c<\/p>\n<pre><code class=\"python\">weighted average uplift on full data: 0.0189<\/code><\/pre>\n<p><strong>Weighted average uplift<\/strong> \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0442 <code>[-1, 1]<\/code>\u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 uplift by percentile \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1, \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>Y=1<\/code> \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u0435: \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-320120","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/320120","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=320120"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/320120\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=320120"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=320120"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=320120"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}