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Uplift Modeling from Separate Labels

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8198-uplift-modeling-from-separate-labels.pdf (2.287Mb)
Date
2018
Indexation documentaire
Programmation, logiciels, organisation des données
Subject
Uplift modeling
Titre du colloque
32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018)
Date du colloque
12-2018
Ville du colloque
Montréal
Pays du colloque
Canada
Titre de l'ouvrage
Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NIPS 2018)
Auteur
Bengio, Samy; Wallach, Hanna; Larochelle, Hugo; Grauman, Kristen; Cesa-Bianchi, Nicolò; Garnett, Roman
Nom de l'éditeur
Neural Information Processing Systems Foundation, Inc.
Année
2018
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/19105
Collections
  • LAMSADE : Publications
Métadonnées
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Auteur
Yamane, Ikko
92160 University of Tokyo, Graduate School of Frontier Sciences
Yger, Florian
989 Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Atif, Jamal
989 Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Sugiyama, Masashi
21538 University of Tokyo
Type
Communication / Conférence
Nombre de pages du document
9927--9937
Résumé en anglais
Uplift modeling is aimed at estimating the incremental impact of an action on an individual's behavior, which is useful in various application domains such as targeted marketing (advertisement campaigns) and personalized medicine (medical treatments). Conventional methods of uplift modeling require every instance to be jointly equipped with two types of labels: the taken action and its outcome. However, obtaining two labels for each instance at the same time is difficult or expensive in many real-world problems. In this paper, we propose a novel method of uplift modeling that is applicable to a more practical setting where only one type of labels is available for each instance. We show a mean squared error bound for the proposed estimator and demonstrate its effectiveness through experiments.

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