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Uplift 模型相关面试题
Uplift模型评估指标有哪些？
Uplift 模型评估的核心不是预测转化概率，而是衡量干预带来的增量效果。回答应覆盖 uplift curve、Qini curve、AUUC、Qini 系数、分组 uplift、Top-K 增益和 A/B 验证。
Uplift模型与传统分类模型的核心区别是什么？
Uplift 模型和传统分类模型的核心区别在目标变量：分类预测用户会不会转化，Uplift 预测干预会让转化概率提升多少。面试要讲清训练数据、标签构造、模型输出、评估指标和业务使用方式的差异。
因果推断中，无法获取随机对照数据时如何估计因果效应？
没有随机对照数据时估计因果效应，需要用观察数据方法尽量构造可比组。常见思路包括倾向评分、匹配、分层、回归控制、DID、工具变量、断点回归、DML 和敏感性分析，但结论可信度依赖假设。
同题还出现在 1 个公司岗位
DragonNet如何保证输出的单调性和一致性？
DragonNet 这类因果效应模型要保证输出单调性和一致性，核心是把业务约束写进模型结构、输出变换、损失函数和训练校验中。回答时要区分预测值的数学约束、处理效应的一致性，以及线上分桶后的业务单调。