【因果推断python】44_评估因果模型2

累积弹性曲线

累积增益曲线

考虑差异

关键思想

累积弹性曲线

再次考虑将价格转换为二元处理的说明性示例。我们会从我们离开的地方拿走它，所以我们有弹性处理带。我们接下来可以做的是根据乐队的敏感程度对乐队进行排序。也就是说，我们把最敏感的组放在第一位，第二个最敏感的组放在第二位，依此类推。对于模型 1 和 3，无需重新订购，因为它们已经订购。对于模型 2，我们必须颠倒排序。

一旦我们有了有序的组，我们就可以构建我们称之为累积弹性曲线的东西。我们首先计算第一组的弹性；然后，第一个和第二个等等，直到我们包含所有组。最后，我们将只计算整个数据集的弹性。这是我们的说明性示例的外观。

请注意，累积弹性中的第一个 bin 只是根据该模型来自最敏感组的 ATE。此外，对于所有模型，累积弹性将收敛到同一点，即整个数据集的 ATE。

在数学上，我们可以将累积弹性定义为直到单位 k 之前估计的弹性。 $\widehat{y^{\prime}(t)}_k=\hat{\beta}_{1k}=\frac{\sum_i^k(t_i-\bar{t})(y_i-\bar{y})}{\sum_i^k(t_i-\bar{t})^2}$

为了构建累积弹性曲线，我们在数据集中迭代地运行上述函数以产生以下序列。 $\widehat{(y^{\prime}(t)_1,\widehat{y^{\prime}(t)_2},\widehat{y^{\prime}(t)_3},\ldots,\widehat{y^{\prime}(t)_N})}$

就模型评估而言，这是一个非常有趣的序列，因为我们可以对其进行偏好陈述。首先，模型更好的程度

$\hat{y}'(t)k > \hat{y}'(t){k+a}$

对于任何 k 和 a>0。换句话说，如果一个模型擅长对弹性进行排序，那么在前 k个样本中观察到的弹性应该高于在前 k+a 个样本中观察到的弹性。或者，简单地说，如果我查看顶部单位，它们应该比它们下面的单位具有更高的弹性。

其次，模型更好的程度

$\hat{y}'(t)k - \hat{y}'(t){k+a}$

是最大的，对于任何 k 和 a>0。直觉是，我们不仅希望顶部 k 单位的弹性高于其下方单位的弹性，而且我们希望这种差异尽可能大。

为了使其更具体，这是用代码表示的这个想法。

def cumulative_elast_curve(dataset, prediction, y, t, min_periods=30, steps=100):size = dataset.shape[0]# orders the dataset by the `prediction` columnordered_df = dataset.sort_values(prediction, ascending=False).reset_index(drop=True)# create a sequence of row numbers that will define our Ks# The last item is the sequence is all the rows (the size of the dataset)n_rows = list(range(min_periods, size, size // steps)) + [size]# cumulative computes the elasticity. First for the top min_periods units.# then for the top (min_periods + step*1), then (min_periods + step*2) and so onreturn np.array([elast(ordered_df.head(rows), y, t) for rows in n_rows])

关于此功能的一些注意事项。它假定对弹性进行排序的事物存储在传递给“预测”参数的列中。此外，第一组有 min_periods 单位，因此它可以与其他组不同。原因是，由于样本量小，弹性在曲线开始时可能过于嘈杂。为了解决这个问题，我们可以传递一个已经足够大的第一组。最后，steps 参数定义了我们在每个后续组中包含多少额外单元。

使用此功能，我们现在可以根据每个模型产生的顺序绘制累积弹性曲线。

plt.figure(figsize=(10,6))for m in range(3):cumu_elast = cumulative_elast_curve(prices_rnd_pred, f"m{m+1}_pred", "sales", "price", min_periods=100, steps=100)x = np.array(range(len(cumu_elast)))plt.plot(x/x.max(), cumu_elast, label=f"M{m+1}")plt.hlines(elast(prices_rnd_pred, "sales", "price"), 0, 1, linestyles="--", color="black", label="Avg. Elast.")
plt.xlabel("% of Top Elast. Days")
plt.ylabel("Cumulative Elasticity")
plt.title("Cumulative Elasticity Curve")
plt.legend();

解释累积弹性曲线可能有点挑战性，但这是我的看法。同样，考虑二分类情况可能更容易。曲线的 X 轴代表我们正在处理的样本数量。在这里，我将轴归一化为数据集的比例，所以 0.4 意味着我们正在处理 40% 的样本。 Y 轴是我们在这么多样本上应该预期的弹性。因此，如果一条曲线在 40% 处的值为 -1，则意味着前 40% 单位的弹性为 -1。理想情况下，我们希望尽可能大的样本具有最高的弹性。理想的曲线将在 Y 轴上从高处开始，然后非常缓慢地下降到平均弹性，这表示我们可以处理高百分比的单位，同时仍保持高于平均弹性。

不用说，我们的模型都没有接近理想的弹性曲线。随机模型 M3 围绕平均弹性波动，并且永远不会离它太远。这意味着该模型无法找到弹性与平均弹性不同的组。至于预测模型 M1，它似乎是反向排序的弹性，因为曲线从低于平均弹性开始。不仅如此，它还在大约 50% 的样本处很快收敛到平均弹性。最后，因果模型 M2 似乎更有趣。一开始它有这种奇怪的行为，累积弹性增加远离平均值，但随后它达到了一个点，我们可以处理大约 75% 的单位，同时保持几乎为 0 的相当不错的弹性。这可能是因为这个模型可以识别非常低弹性（高价格敏感度）的日子。因此，如果我们在那些日子不提价，我们可以对大部分样本（约 75%）进行提价，同时价格敏感度仍然较低。

在模型评估方面，累积弹性曲线（Cumulative Elasticity Curve）已经远远好于简单的分区间的弹性概念。在这里，我们设法对我们的模型做出更精确的偏好陈述。不过，这是一条复杂的曲线，难以理解。出于这个原因，我们可以做进一步的改进。

累积增益曲线

下一个想法是在累积弹性之上进行非常简单但强大的改进。我们将累积弹性乘以比例样本量。例如，如果累积弹性在 40% 时为 -0.5，那么此时我们将得到 -0.2 (-0.5 * 0.4)。然后，我们将其与随机模型产生的理论曲线进行比较。这条曲线实际上是一条从 0 到平均干预效果的直线。可以这样想：随机模型的累积弹性中的每个点都是 ATE，因为该模型只生成数据的随机代表性分区。如果在 (0,1) 线上的每一点，我们将 ATE 乘以该点，我们最终会得到一条介于 0 和 ATE 之间的直线。

一旦我们有了理论上的随机曲线，我们就可以将其用作基准，并将我们的其他模型与它进行比较。所有曲线将在同一点开始和结束。然而，模型的弹性排序越好，曲线在零到一之间的点处偏离随机线的程度就越大。例如，在上图中，M2 优于 M1，因为它在到达终点 ATE 之前发散得更多。对于熟悉 ROC 曲线的人，您可以将累积增益视为因果模型的 ROC。

从数学上讲，

$\widehat{F(t)}_k=\hat{\beta}_{1k}*\frac kN=\frac{\sum_i^k(t_i-\bar{t})(y_i-\bar{y})}{\sum_i^k(t_i-\bar{t})^2}*\frac kN$

要在代码中实现它，我们所要做的就是添加比例样本大小归一化。

def cumulative_gain(dataset, prediction, y, t, min_periods=30, steps=100):size = dataset.shape[0]ordered_df = dataset.sort_values(prediction, ascending=False).reset_index(drop=True)n_rows = list(range(min_periods, size, size // steps)) + [size]## add (rows/size) as a normalizer. return np.array([elast(ordered_df.head(rows), y, t) * (rows/size) for rows in n_rows])

使用我们的冰激凌数据，我们会得到如下曲线。

plt.figure(figsize=(10,6))for m in range(3):cumu_gain = cumulative_gain(prices_rnd_pred, f"m{m+1}_pred", "sales", "price", min_periods=50, steps=100)x = np.array(range(len(cumu_gain)))plt.plot(x/x.max(), cumu_gain, label=f"M{m+1}")plt.plot([0, 1], [0, elast(prices_rnd_pred, "sales", "price")], linestyle="--", label="Random Model", color="black")plt.xlabel("% of Top Elast. Days")
plt.ylabel("Cumulative Gain")
plt.title("Cumulative Gain")
plt.legend();

现在很清楚，因果模型（M2）比其他两个要好得多。它与随机线的差异远大于 M1 和 M3。此外，请注意随机模型 M3 如何非常接近理论随机模型。两者之间的区别可能只是随机噪声。

有了这个，我们介绍了一些关于如何评估因果模型的非常好的想法。仅此一项就是一件大事。即使我们没有要比较的基本事实，我们也设法评估了模型在排序弹性方面的好坏。只缺少最后一件事，即包括围绕这些测量值的置信区间。毕竟，我们不是野蛮人，不是吗？

考虑差异

当我们处理弹性曲线时，不考虑方差是错误的。特别是由于它们都使用线性回归理论，因此在它们周围添加置信区间应该相当容易。

为此，我们将首先创建一个函数，该函数返回线性回归参数的 CI。我在这里使用简单线性回归的公式，但可以随意提取 CI。 $s_{\hat{\beta}_1}=\sqrt{\frac{\sum_i\hat{\epsilon}_i^2}{(n-2)\sum_i(t_i-\bar{t})^2}}$

def elast_ci(df, y, t, z=1.96):n = df.shape[0]t_bar = df[t].mean()beta1 = elast(df, y, t)beta0 = df[y].mean() - beta1 * t_bare = df[y] - (beta0 + beta1*df[t])se = np.sqrt(((1/(n-2))*np.sum(e**2))/np.sum((df[t]-t_bar)**2))return np.array([beta1 - z*se, beta1 + z*se])

通过对我们的cumulative_elast_curve函数进行一些小的修改，我们可以输出弹性的置信区间。

def cumulative_elast_curve_ci(dataset, prediction, y, t, min_periods=30, steps=100):size = dataset.shape[0]ordered_df = dataset.sort_values(prediction, ascending=False).reset_index(drop=True)n_rows = list(range(min_periods, size, size // steps)) + [size]# just replacing a call to `elast` by a call to `elast_ci`return np.array([elast_ci(ordered_df.head(rows), y, t)  for rows in n_rows])

最后，这是因果 (M2) 模型的 95% CI 的累积弹性曲线。

plt.figure(figsize=(10,6))cumu_gain_ci = cumulative_elast_curve_ci(prices_rnd_pred, "m2_pred", "sales", "price", min_periods=50, steps=200)
x = np.array(range(len(cumu_gain_ci)))
plt.plot(x/x.max(), cumu_gain_ci, color="C0")plt.hlines(elast(prices_rnd_pred, "sales", "price"), 0, 1, linestyles="--", color="black", label="Avg. Elast.")plt.xlabel("% of Top Elast. Days")
plt.ylabel("Cumulative Elasticity")
plt.title("Cumulative Elasticity for M2 with 95% CI")
plt.legend();

注意随着我们积累更多的数据集，CI 是如何变得越来越小的。那是因为样本量增加了。

至于累积增益曲线，获取 CI 也同样简单。同样，我们只是将调用 elast 函数替换为调用 elast_ci 函数。

def cumulative_gain_ci(dataset, prediction, y, t, min_periods=30, steps=100):size = dataset.shape[0]ordered_df = dataset.sort_values(prediction, ascending=False).reset_index(drop=True)n_rows = list(range(min_periods, size, size // steps)) + [size]return np.array([elast_ci(ordered_df.head(rows), y, t) * (rows/size) for rows in n_rows])

这是因果模型的样子。请注意，现在 CI 开始时很小，即使曲线开始时的样本量较小。原因是归一化因子 $\frac{k}{N}$ 回避了 ATE 参数，并且它是 CI。由于这条曲线应该用于比较模型，所以这应该不是问题，因为曲线会将这个推卸因子平等地应用于所有正在评估的模型。

plt.figure(figsize=(10,6))cumu_gain = cumulative_gain_ci(prices_rnd_pred, "m2_pred", "sales", "price", min_periods=50, steps=200)
x = np.array(range(len(cumu_gain)))
plt.plot(x/x.max(), cumu_gain, color="C0")plt.plot([0, 1], [0, elast(prices_rnd_pred, "sales", "price")], linestyle="--", label="Random Model", color="black")plt.xlabel("% of Top Elast. Days")
plt.ylabel("Cumulative Gain")
plt.title("Cumulative Gain for M2 with 95% CI")
plt.legend();

关键思想

在这里，我们看到了三种方法来检查模型在排序弹性方面的好坏。我们使用这些方法来比较和决定具有因果关系的模型。这是非常重要的。我们已经设法检查了一个模型是否擅长识别具有不同弹性的组，即使无法看到弹性！

在这里，我们严重依赖随机数据。我们在非随机数据上训练了模型，但所有评估都是在随机处理的样本上完成的。那是因为我们需要某种方法来自信地估计弹性。如果没有随机数据，我们在这里使用的简单公式将不起作用。正如我们现在非常清楚的那样，简单的线性回归在存在混杂变量的情况下忽略了变量偏差。

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