uplift模型评估指标及分析主要包括以下几点：AUUC：定义：AUUC是衡量uplift模型区分高增益人群能力的关键指标。重要性：在商业应用中，AUUC受到重视，因为它反映了治疗效果的增量收益。计算：涉及排序和rebalance，通过模型预测值的累加效应来计算。适用环境：强调在随机实验环境下使用，以确保评估效力。序准与偏差的权衡：序准：如AUUC，关注模型区分不同治疗效果人群的能力。偏差：衡量模型预测的准确性，与序准不冲突，但在实际收益预测中有一定要求。综合考虑：通过调整权重等指标平衡序准与偏差，以满足不同业务场景的需求。其他评估指标：Uplift/Qini Curve：涉及排序、样本量和增益rebalance的不同方法，可用于评估模型性能。COPC：也是衡量偏差的常用工具。AUCC：适用于成本敏感的场景，评估成本与收益的平衡。实际业务考虑：在预算有限的广告投放等实际业务中，需考虑ROI和增量收益。即使AUUC相同，模型选择还需考虑成本与收益的平衡。优化技术：对于大规模问题，拉格朗日松弛方法等优化技术可以解决成本约束问题。在LTR中，AUUC与NDCG等指标的等价性为模型选择提供了可能。总结：uplift模型评估涉及多个指标和方法，包括AUUC、序准与偏差的权衡、其他评估指标、实际业务考虑以及优化技术。在实际应用中，需要结合具体业务场景和需求，选择合适的评估指标和方法，进行有效评估和优化。