Python で Uplift modeling - Qiita

はじめに Uplift modeling は、マーケティング施策によって利益を最大化するための手法です。利益がより大きい顧客にターゲットを絞って、メール送付や広告配信などの施策を打つことで、マーケティングの効率化が実現できます。 この記事では、Uplift modeling の概要と、それを実現するための実装例を備忘録としてまとめます。 Uplift modeling 概要 **Uplift modelingは、ある属性を持つ顧客の、施策実施による利益の増加分（施策を実施した場合の利益と実施しない場合の利益の差分）を予測する方法です。**通常の機械学習による予測タスクでは、施策に対して単純にどう反応するか（予約するか/しないか、予約金額はいくらか、など）を予測しますが、Uplift modelingでは、施策に対して反応がどう変化するか（予約確率や予約金額がどう変化するか）を予測します。顧

[Aobei]

用語の説明が丁寧で参考になりました。