抽象的
隆起建模是一种用于估算个人或亚组水平的治疗效果的新兴机器学习方法。它可用于优化营销活动和产品设计等干预措施的性能。提升建模可用于估计哪些用户可能受益于治疗，然后优先考虑提供或促进这些用户的优先经验。一个重要的但到目前为止忽略了升起建模的用例是一个实验，其具有不同成本的多种治疗组，例如当同时测试不同的通信通道和促销类型时。在本文中，我们扩展了标准隆起模型，以支持具有不同成本的多个治疗组。我们使用合成和实际数据评估所提出的模型的性能。我们还描述了该方法的生产实施。
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DSAA 2019.
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