因果推断与决策聚焦学习（DFCL）深度笔记本文档记录了关于因果推断、决策质量、Qini曲线与DFCL（Decision Focused Causal Learning）的完整思考链路，聚焦于一个核心命题：如何从“预测精度”转向“决策质量”。1. 起点：因果推断中的排序能力之争核心问题在因果推断驱动的营销决策中，真正影响决策质量的，是“多个个体之间的排序能力”，还是“单个个体在不同Treatment

S-Learner（Single Learner）

今天咱们进一步看因果推断的内容，做的业务多了以后你就发现，每当端到端的模型，一般不能解决你的认知问题，你做了一个端到端的模型，可能仅仅也就是是个模型，可能最重要的是你从这个事情中学到了什么？这个才能驱使你成为一个专家，行业专家。 所以多了解一些因果推断的内容是十分必要的，今天就来看看uplift建模方式。重新出发因果推断的建模大致为了解决以下几个问题。ITE: 单体的处置效应$$ITE=Y_{i}