[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-maks-sh--scikit-uplift":3,"tool-maks-sh--scikit-uplift":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",158594,2,"2026-04-16T23:34:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":75,"owner_url":78,"languages":79,"stars":84,"forks":85,"last_commit_at":86,"license":87,"difficulty_score":88,"env_os":89,"env_gpu":90,"env_ram":91,"env_deps":92,"category_tags":100,"github_topics":101,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":142},8148,"maks-sh\u002Fscikit-uplift","scikit-uplift",":exclamation: uplift modeling in scikit-learn style in python :snake:","scikit-uplift 是一个专为 Python 打造的增量建模（Uplift Modeling）开源库，旨在帮助开发者以熟悉的 scikit-learn 风格轻松评估干预措施的真实因果效应。在传统营销中，我们往往难以区分哪些用户是“自然转化”，哪些是真正因收到优惠或推送才产生行为。scikit-uplift 通过量化“干预带来的额外增益”，精准锁定那些只有被触达才会行动的高价值用户，从而避免资源浪费在原本就会购买或对营销无感的群体上。\n\n这款工具特别适合数据科学家、机器学习工程师以及从事精细化运营的研究人员使用。无论是制定营销策略、设计用户留存方案，还是在高成本场景下筛选目标人群，它都能提供强有力的支持。其核心亮点在于拥有直观易用的 API，完美兼容 XGBoost、LightGBM 等主流算法，并可直接嵌入 sklearn 的管道（Pipeline）与模型选择流程中。此外，它还集成了丰富的专属评估指标（如 AUUC、Qini 系数）及可视化组件，让用户能一站式完成从建模、评估到结果展示的全过程，显著提升因果推断项目的开发效率。",".. -*- mode: rst -*-\n\n|Python3|_ |PyPi|_ |Docs|_ |License|_\n\n.. |Python3| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3-blue.svg\n.. _Python3: https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fscikit-uplift\n\n.. |PyPi| image:: https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fscikit-uplift.svg\n.. _PyPi: https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fscikit-uplift\n\n.. |Docs| image:: https:\u002F\u002Freadthedocs.org\u002Fprojects\u002Fscikit-uplift\u002Fbadge\u002F?version=latest\n.. _Docs: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002F\n\n.. |License| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-green\n.. _License: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE\n\n.. |Open In Colab1| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab1: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero_EN.ipynb\n\n.. |Open In Colab2| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab2: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero.ipynb\n\n.. |Open In Colab3| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab3: 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Contributors\n\nscikit-uplift\n===============\n\n**scikit-uplift (sklift)** is an uplift modeling python package that provides fast sklearn-style models implementation, evaluation metrics and visualization tools.\n\nUplift modeling estimates a causal effect of treatment and uses it to effectively target customers that are most likely to respond to a marketing campaign.\n\n**Use cases for uplift modeling:**\n\n* Target customers in the marketing campaign. Quite useful in promotion of some popular product where there is a big part of customers who make a target action by themself without any influence. By modeling uplift you can find customers who are likely to make the target action (for instance, install an app) only when treated (for instance, received a push).\n\n* Combine a churn model and an uplift model to offer some bonus to a group of customers who are likely to churn.\n\n* Select a tiny group of customers in the campaign where a price per customer is high.\n\nRead more about uplift modeling problem in `User Guide \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html>`__.\n\nArticles in russian on habr.com: `Part 1 \u003Chttps:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompany\u002Fru_mts\u002Fblog\u002F485980\u002F>`__ ,\n`Part 2 \u003Chttps:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompany\u002Fru_mts\u002Fblog\u002F485976\u002F>`__\nand `Part 3 \u003Chttps:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompany\u002Fru_mts\u002Fblog\u002F538934\u002F>`__.\n\nWhy sklift\n-------------\n\n- Сomfortable and intuitive *scikit-learn*-like API;\n\n- More uplift metrics than you have ever seen in one place! Include brilliants like  *Area Under Uplift Curve* (AUUC) or *Area Under Qini Curve* (Qini coefficient) with ideal cases;\n\n- Supporting any estimator compatible with scikit-learn (e.g. Xgboost, LightGBM, Catboost, etc.);\n\n- All approaches can be used in the ``sklearn.pipeline``. See the example of usage on `the Tutorials page \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Ftutorials.html>`__;\n\n- Also metrics are compatible with the classes from ``sklearn.model_selection``. See the example of usage on `the Tutorials page \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Ftutorials.html>`__;\n\n- Almost all implemented approaches solve classification and regression problems;\n\n- Nice and useful viz for analysing a performance model.\n\nInstallation\n-------------\n\n**Install** the package by the following command from PyPI:\n\n.. code-block:: bash\n\n    pip install scikit-uplift\n\nOr install from source:\n\n.. code-block:: bash\n\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift.git\n    cd scikit-uplift\n    python setup.py install\n\nDocumentation\n--------------\n\nThe full documentation is available at `uplift-modeling.com`_.\n\nOr you can build the documentation locally using `Sphinx \u003Chttp:\u002F\u002Fsphinx-doc.org\u002F>`_ 1.4 or later:\n\n.. code-block:: bash\n\n    cd docs\n    pip install -r requirements.txt\n    make html\n\nAnd if you now point your browser to ``_build\u002Fhtml\u002Findex.html``, you should see a documentation site.\n\nQuick Start\n-----------\n\nSee the **RetailHero tutorial notebook** (`EN \u003Chttps:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero_EN.ipynb>`__ |Open In Colab1|_, `RU \u003Chttps:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero.ipynb>`__ |Open In Colab2|_) for details.\n\n**Train and predict uplift model**\n\nUse the intuitive python API to train uplift models with `sklift.models  \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels\u002Findex.html>`__.\n\n.. code-block:: python\n\n    # import approaches\n    from sklift.models import SoloModel, ClassTransformation\n    # import any estimator adheres to scikit-learn conventions.\n    from lightgbm import LGBMClassifier\n\n    # define models\n    estimator = LGBMClassifier(n_estimators=10)\n\n    # define metamodel\n    slearner = SoloModel(estimator=estimator)\n\n    # fit model\n    slearner.fit(\n        X=X_tr,\n        y=y_tr,\n        treatment=trmnt_tr,\n    )\n\n    # predict uplift\n    uplift_slearner = slearner.predict(X_val)\n\n**Evaluate your uplift model**\n\nUplift model evaluation metrics are available in `sklift.metrics  \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Findex.html>`__.\n\n.. code-block:: python\n\n    # import metrics to evaluate your model\n    from sklift.metrics import (\n        uplift_at_k, uplift_auc_score, qini_auc_score, weighted_average_uplift\n    )\n\n\n    # Uplift@30%\n    uplift_at_k = uplift_at_k(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                              treatment=trmnt_val,\n                              strategy='overall', k=0.3)\n\n    # Area Under Qini Curve\n    qini_coef = qini_auc_score(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                               treatment=trmnt_val)\n\n    # Area Under Uplift Curve\n    uplift_auc = uplift_auc_score(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                                  treatment=trmnt_val)\n\n    # Weighted average uplift\n    wau = weighted_average_uplift(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                                  treatment=trmnt_val)\n\n**Vizualize the results**\n\nVisualize performance metrics with `sklift.viz  \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz\u002Findex.html>`__.\n\n.. code-block:: python\n\n    from sklift.viz import plot_qini_curve\n    import matplotlib.pyplot as plt\n\n    fig, ax = plt.subplots(1, 1)\n    ax.set_title('Qini curves')\n\n    plot_qini_curve(\n        y_test, uplift_slearner, trmnt_test,\n        perfect=True, name='Slearner', ax=ax\n    );\n\n    plot_qini_curve(\n        y_test, uplift_revert, trmnt_test,\n        perfect=False, name='Revert label', ax=ax\n    );\n\n.. image:: docs\u002F_static\u002Fimages\u002Fquick_start_qini.png\n    :width: 514px\n    :height: 400px\n    :alt: Example of some models qini curves, perfect qini curve and random qini curve\n\nDevelopment\n-----------\n\nWe welcome new contributors of all experience levels.\n\n- Please see our `Contributing Guide \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fcontributing.html>`_ for more details.\n- By participating in this project, you agree to abide by its `Code of Conduct \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002F.github\u002FCODE_OF_CONDUCT.md>`__.\n\nThanks to all our contributors!\n\n|Contribs|\n\nIf you have any questions, please contact us at team@uplift-modeling.com\n\nImportant links\n~~~~~~~~~~~~~~~\n\n- Official source code repo: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002F\n- Issue tracker: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fissues\n- Documentation: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002F\n- User Guide: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html\n- Contributing guide: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fcontributing.html\n- Release History: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fchangelog.html\n\n===============\n\nPapers and materials\n---------------------\n1. Gutierrez, P., & Gérardy, J. Y.\n\tCausal Inference and Uplift Modelling: A Review of the Literature.\n\tIn International Conference on Predictive Applications and APIs (pp. 1-13).\n\n2. Artem Betlei, Criteo Research; Eustache Diemert, Criteo Research; Massih-Reza Amini, Univ. Grenoble Alpes\n\tDependent and Shared Data Representations improve Uplift Prediction in Imbalanced Treatment Conditions\n\tFAIM'18 Workshop on CausalML.\n\n3. Eustache Diemert, Artem Betlei, Christophe Renaudin, and Massih-Reza Amini. 2018.\n    A Large Scale Benchmark for Uplift Modeling.\n    In Proceedings of AdKDD & TargetAd (ADKDD’18). ACM, New York, NY, USA, 6 pages.\n\n4. Athey, Susan, and Imbens, Guido. 2015.\n    Machine learning methods for estimating heterogeneous causal effects.\n    Preprint, arXiv:1504.01132. Google Scholar.\n\n5. Oscar Mesalles Naranjo. 2012.\n    Testing a New Metric for Uplift Models.\n    Dissertation Presented for the Degree of MSc in Statistics and Operational Research.\n\n6. Kane, K., V. S. Y. Lo, and J. Zheng. 2014.\n    Mining for the Truly Responsive Customers and Prospects Using True-Lift Modeling:\n    Comparison of New and Existing Methods.\n    Journal of Marketing Analytics 2 (4): 218–238.\n\n7. Maciej Jaskowski and Szymon Jaroszewicz.\n    Uplift modeling for clinical trial data.\n    ICML Workshop on Clinical Data Analysis, 2012.\n\n8. Lo, Victor. 2002.\n    The True Lift Model - A Novel Data Mining Approach to Response Modeling in Database Marketing.\n    SIGKDD Explorations. 4. 78-86.\n\n9. Zhao, Yan & Fang, Xiao & Simchi-Levi, David. 2017.\n    Uplift Modeling with Multiple Treatments and General Response Types. 10.1137\u002F1.9781611974973.66.\n\n10. Nicholas J Radcliffe. 2007.\n\tUsing control groups to target on predicted lift: Building and assessing uplift model. Direct Marketing Analytics Journal, (3):14–21, 2007.\n\n11. Devriendt, F., Guns, T., & Verbeke, W. 2020.\n\tLearning to rank for uplift modeling. ArXiv, abs\u002F2002.05897.\n\n===============\n\nTags\n~~~~~~~~~~~~~~~\n**EN**: uplift modeling, uplift modelling, causal inference, causal effect, causality, individual treatment effect, true lift, net lift, incremental modeling\n\n**RU**: аплифт моделирование, Uplift модель\n\n**ZH**: uplift增量建模, 因果推断, 因果效应, 因果关系, 个体干预因果效应, 真实增量, 净增量, 增量建模\n\n",".. -*- mode: rst -*-\n\n|Python3|_ |PyPi|_ |Docs|_ |License|_\n\n.. |Python3| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3-blue.svg\n.. _Python3: https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fscikit-uplift\n\n.. |PyPi| image:: https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fscikit-uplift.svg\n.. _PyPi: https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fscikit-uplift\n\n.. |Docs| image:: https:\u002F\u002Freadthedocs.org\u002Fprojects\u002Fscikit-uplift\u002Fbadge\u002F?version=latest\n.. _Docs: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002F\n\n.. |License| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-green\n.. _License: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE\n\n.. |Open In Colab1| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab1: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero_EN.ipynb\n\n.. |Open In Colab2| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab2: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero.ipynb\n\n.. |Open In Colab3| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab3: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002Fpipeline_usage_EN.ipynb\n\n.. |Open In Colab4| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n.. _Open In Colab4: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002Fpipeline_usage_RU.ipynb\n\n.. _uplift-modeling.com: https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002F\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fdev\u002Fdocs\u002F_static\u002Fsklift-github-logo.png\n    :align: center\n    :alt: scikit-uplift: uplift modeling in scikit-learn style in python\n\n.. |Contribs| image:: https:\u002F\u002Fcontrib.rocks\u002Fimage?repo=maks-sh\u002Fscikit-uplift\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fgraphs\u002Fcontributors\n   :alt: Contributors\n\nscikit-uplift\n===============\n\n**scikit-uplift (sklift)** 是一个用于提升建模的 Python 软件包，提供了快速的、类似 scikit-learn 的模型实现、评估指标和可视化工具。\n\n提升建模用于估计干预措施的因果效应，并利用这一效应来有效定位最有可能对营销活动做出响应的客户。\n\n**提升建模的应用场景：**\n\n* 在营销活动中精准定位目标客户。这在推广某些热门产品时非常有用，因为其中很大一部分客户即使没有受到任何影响也会自行采取目标行动。通过提升建模，您可以找到那些只有在接受干预（例如收到推送通知）时才可能采取目标行动（如安装应用）的客户。\n\n* 将流失模型与提升模型结合，向可能流失的客户群体提供奖励。\n\n* 在单个客户成本较高的营销活动中，选择一小部分目标客户。\n\n更多关于提升建模的问题，请参阅 `用户指南 \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html>`__。\n\n俄语文章发表于 habr.com：`第一部分 \u003Chttps:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompany\u002Fru_mts\u002Fblog\u002F485980\u002F>`__，\n`第二部分 \u003Chttps:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompany\u002Fru_mts\u002Fblog\u002F485976\u002F>`__\n以及 `第三部分 \u003Chttps:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompany\u002Fru_mts\u002Fblog\u002F538934\u002F>`__。\n\n为什么选择 sklift\n-------------\n\n- 舒适且直观的类 scikit-learn API；\n\n- 汇集了前所未有的丰富提升模型评估指标！包括像“提升曲线下面积”（AUUC）或“Qini 曲线下面积”（Qini 系数）这样在理想情况下表现优异的指标；\n\n- 支持所有与 scikit-learn 兼容的估计器（例如 Xgboost、LightGBM、Catboost 等）；\n\n- 所有方法都可以集成到 ``sklearn.pipeline`` 中。请参阅 `教程页面 \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Ftutorials.html>`__ 上的使用示例；\n\n- 评估指标也与 ``sklearn.model_selection`` 中的类兼容。请参阅 `教程页面 \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Ftutorials.html>`__ 上的使用示例；\n\n- 几乎所有实现的方法都能解决分类和回归问题；\n\n- 提供美观且实用的可视化工具，便于分析模型性能。\n\n安装\n-------------\n\n**从 PyPI 安装**该软件包，只需执行以下命令：\n\n.. code-block:: bash\n\n    pip install scikit-uplift\n\n或者从源代码安装：\n\n.. code-block:: bash\n\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift.git\n    cd scikit-uplift\n    python setup.py install\n\n文档\n--------------\n\n完整的文档可在 `uplift-modeling.com`_ 上查阅。\n\n您也可以使用 `Sphinx \u003Chttp:\u002F\u002Fsphinx-doc.org\u002F>`_ 1.4 或更高版本在本地构建文档：\n\n.. code-block:: bash\n\n    cd docs\n    pip install -r requirements.txt\n    make html\n\n然后在浏览器中打开 ``_build\u002Fhtml\u002Findex.html``，您将看到文档站点。\n\n快速入门\n-----------\n\n有关详细信息，请参阅 **RetailHero 教程笔记本**（`英文版 \u003Chttps:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero_EN.ipynb>`__ |Open In Colab1|_，`俄文版 \u003Chttps:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero.ipynb>`__ |Open In Colab2|_)。\n\n**训练并预测提升模型**\n\n使用直观的 Python API，借助 `sklift.models  \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels\u002Findex.html>`__ 训练提升模型。\n\n.. code-block:: python\n\n    # 导入方法\n    from sklift.models import SoloModel, ClassTransformation\n    # 导入任何符合 scikit-learn 规范的估计器。\n    from lightgbm import LGBMClassifier\n\n    # 定义模型\n    estimator = LGBMClassifier(n_estimators=10)\n\n    # 定义元模型\n    slearner = SoloModel(estimator=estimator)\n\n    # 拟合模型\n    slearner.fit(\n        X=X_tr,\n        y=y_tr,\n        treatment=trmnt_tr,\n    )\n\n    # 预测提升值\n    uplift_slearner = slearner.predict(X_val)\n\n**评估您的提升模型**\n\n提升模型的评估指标可在 `sklift.metrics  \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Findex.html>`__ 中找到。\n\n.. code-block:: python\n\n    # 导入用于评估模型的指标\n    from sklift.metrics import (\n        uplift_at_k, uplift_auc_score, qini_auc_score, weighted_average_uplift\n    )\n\n\n    # Uplift@30%\n    uplift_at_k = uplift_at_k(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                              treatment=trmnt_val,\n                              strategy='overall', k=0.3)\n\n    # Qini 曲线下面积\n    qini_coef = qini_auc_score(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                               treatment=trmnt_val)\n\n    # 提升曲线下面积\n    uplift_auc = uplift_auc_score(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                                  treatment=trmnt_val)\n\n    # 加权平均提升值\n    wau = weighted_average_uplift(y_true=y_val, uplift=uplift_slearner,\n                                  treatment=trmnt_val)\n\n**可视化结果**\n\n使用 `sklift.viz  \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz\u002Findex.html>`__ 可视化性能指标。\n\n.. code-block:: python\n\nfrom sklift.viz import plot_qini_curve\n    import matplotlib.pyplot as plt\n\n    fig, ax = plt.subplots(1, 1)\n    ax.set_title('Qini曲线')\n\n    plot_qini_curve(\n        y_test, uplift_slearner, trmnt_test,\n        perfect=True, name='Slearner', ax=ax\n    );\n\n    plot_qini_curve(\n        y_test, uplift_revert, trmnt_test,\n        perfect=False, name='Revert label', ax=ax\n    );\n\n.. image:: docs\u002F_static\u002Fimages\u002Fquick_start_qini.png\n    :width: 514px\n    :height: 400px\n    :alt: 某些模型的Qini曲线示例，包括完美Qini曲线和随机Qini曲线\n\n开发\n-----------\n\n我们欢迎所有经验水平的新贡献者。\n\n- 请参阅我们的《贡献指南》以获取更多详细信息：`Contributing Guide \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fcontributing.html>`_。\n- 参与本项目即表示您同意遵守其《行为准则》：`Code of Conduct \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002F.github\u002FCODE_OF_CONDUCT.md>`__。\n\n感谢所有贡献者！\n\n|Contribs|\n\n如果您有任何问题，请通过 team@uplift-modeling.com 联系我们。\n\n重要链接\n~~~~~~~~~~~~~~~\n\n- 官方源代码仓库：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002F\n- 问题跟踪器：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fissues\n- 文档：https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002F\n- 用户指南：https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html\n- 贡献指南：https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fcontributing.html\n- 发布历史：https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fchangelog.html\n\n===============\n\n论文与资料\n---------------------\n1. Gutierrez, P., & Gérardy, J. Y.\n\t因果推断与Uplift建模：文献综述。\n\t载于国际预测应用与API会议论文集（第1–13页）。\n\n2. Artem Betlei, Criteo Research；Eustache Diemert, Criteo Research；Massih-Reza Amini, 格勒诺布尔-阿尔卑斯大学\n\t依赖与共享数据表示在不平衡治疗条件下的Uplift预测改进\n\tFAIM'18因果机器学习研讨会。\n\n3. Eustache Diemert、Artem Betlei、Christophe Renaudin 和 Massih-Reza Amini. 2018.\n    Uplift建模的大规模基准测试。\n    载于AdKDD & TargetAd (ADKDD’18)会议论文集。ACM，纽约，纽约州，美国，6页。\n\n4. Athey, Susan, 和 Imbens, Guido. 2015.\n    用于估计异质性因果效应的机器学习方法。\n    预印本，arXiv:1504.01132。Google Scholar。\n\n5. Oscar Mesalles Naranjo. 2012.\n    测试Uplift模型的新指标。\n    提交给统计学与运筹学硕士学位的论文。\n\n6. Kane, K., V. S. Y. Lo, 和 J. Zheng. 2014.\n    利用True-Lift建模挖掘真正响应的客户与潜在客户：\n    新旧方法比较。\n    市场营销分析期刊 2 (4): 218–238。\n\n7. Maciej Jaskowski 和 Szymon Jaroszewicz.\n    临床试验数据的Uplift建模。\n    ICML临床数据分析研讨会，2012年。\n\n8. Lo, Victor. 2002.\n    True Lift模型——数据库营销中响应建模的一种新颖数据挖掘方法。\n    SIGKDD Explorations. 4. 78-86。\n\n9. Zhao, Yan、Fang, Xiao 和 Simchi-Levi, David. 2017.\n    多重处理与一般响应类型的Uplift建模。10.1137\u002F1.9781611974973.66。\n\n10. Nicholas J Radcliffe. 2007.\n\t利用对照组基于预测提升进行目标营销：Uplift模型的构建与评估。直接营销分析期刊，(3):14–21，2007年。\n\n11. Devriendt, F., Guns, T., 和 Verbeke, W. 2020.\n\t用于Uplift建模的排序学习。ArXiv，abs\u002F2002.05897。\n\n===============\n\n标签\n~~~~~~~~~~~~~~~\n**EN**: uplift modeling, uplift modelling, causal inference, causal effect, causality, individual treatment effect, true lift, net lift, incremental modeling\n\n**RU**: аплифт моделирование, Uplift модель\n\n**ZH**: uplift增量建模, 因果推断, 因果效应, 因果关系, 个体干预因果效应, 真实增量, 净增量, 增量建模","# scikit-uplift 快速上手指南\n\n**scikit-uplift (sklift)** 是一个用于增量建模（Uplift Modeling）的 Python 库。它提供了类似 `scikit-learn` 风格的 API，用于估算干预措施（如营销活动）的因果效应，帮助开发者精准定位那些“只有受到干预才会产生目标行为”的用户。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：Python 3.6 及以上版本\n*   **前置依赖**：\n    *   `scikit-learn`\n    *   `numpy`\n    *   `pandas`\n    *   `matplotlib` (用于可视化)\n    *   可选基学习器：如 `lightgbm`, `xgboost`, `catboost` 等（sklift 支持任何兼容 scikit-learn 接口的估计器）\n\n建议先更新基础包以确保兼容性：\n```bash\npip install --upgrade pip setuptools wheel\n```\n\n## 2. 安装步骤\n\n您可以通过 PyPI 直接安装稳定版，这是最推荐的方式。\n\n### 方式一：通过 PyPI 安装（推荐）\n\n```bash\npip install scikit-uplift\n```\n\n> **国内加速提示**：如果您在中国大陆地区，建议使用清华或阿里镜像源以加快下载速度：\n> ```bash\n> pip install scikit-uplift -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n### 方式二：从源码安装\n\n如果您需要最新的功能或参与开发，可以从 GitHub 克隆源码进行安装：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift.git\ncd scikit-uplift\npython setup.py install\n```\n\n## 3. 基本使用\n\nsklift 的核心工作流与 scikit-learn 高度一致：**定义模型 -> 拟合数据 -> 预测增量 -> 评估指标**。\n\n以下是一个基于 `LightGBM` 作为基学习器的最小化示例：\n\n### 3.1 训练与预测\n\n```python\n# 导入 sklift 模型和任意兼容 scikit-learn 的估计器\nfrom sklift.models import SoloModel\nfrom lightgbm import LGBMClassifier\n\n# 假设您已经有了特征矩阵 X_tr, 标签 y_tr, 以及干预标记 trmnt_tr (0 或 1)\n# X_tr: 特征数据\n# y_tr: 目标变量 (如是否购买)\n# trmnt_tr: 干预组标记 (1=实验组，0=对照组)\n\n# 1. 定义基学习器\nestimator = LGBMClassifier(n_estimators=10, random_state=42)\n\n# 2. 定义增量模型 (这里使用 S-Learner 方法)\nslearner = SoloModel(estimator=estimator)\n\n# 3. 拟合模型\n# 注意：fit 方法需要额外传入 treatment 参数\nslearner.fit(\n    X=X_tr,\n    y=y_tr,\n    treatment=trmnt_tr,\n)\n\n# 4. 预测增量分数\nuplift_scores = slearner.predict(X_val)\n```\n\n### 3.2 模型评估\n\nsklift 提供了多种专用的增量评估指标，如 Qini 系数、AUUC 等。\n\n```python\nfrom sklift.metrics import uplift_at_k, qini_auc_score, uplift_auc_score\n\n# 计算前 30% 用户的增量效果 (Uplift@30%)\nu_at_k = uplift_at_k(\n    y_true=y_val, \n    uplift=uplift_scores,\n    treatment=trmnt_val,\n    strategy='overall', \n    k=0.3\n)\n\n# 计算 Qini 曲线下的面积 (Qini Coefficient)\nqini_coef = qini_auc_score(\n    y_true=y_val, \n    uplift=uplift_scores,\n    treatment=trmnt_val\n)\n\n# 计算 Uplift 曲线下的面积 (AUUC)\nauuc_score = uplift_auc_score(\n    y_true=y_val, \n    uplift=uplift_scores,\n    treatment=trmnt_val\n)\n\nprint(f\"Uplift@30%: {u_at_k}\")\nprint(f\"Qini Coefficient: {qini_coef}\")\n```\n\n### 3.3 结果可视化\n\n使用内置工具绘制 Qini 曲线以直观展示模型性能。\n\n```python\nfrom sklift.viz import plot_qini_curve\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\nplt.figure(figsize=(8, 6))\nplot_qini_curve(\n    y_true=y_val, \n    uplift=uplift_scores, \n    treatment=trmnt_val,\n    perfect=True,  # 是否绘制理想曲线\n    name='S-Learner Model'\n)\nplt.title('Qini Curve')\nplt.show()\n```\n\n---\n*更多详细教程和 API 文档请访问：[https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com)*","某大型电商平台的营销团队正试图优化“新用户首单立减”活动的预算分配，希望精准识别那些“只有收到优惠券才会下单”的用户，避免给本来就会购买的人发放补贴。\n\n### 没有 scikit-uplift 时\n- 团队只能依赖传统的转化率预测模型，错误地将“自然转化用户”（不给券也会买）视为高价值目标，导致大量营销预算被浪费。\n- 缺乏专业的增益（Uplift）评估指标，无法量化营销活动带来的真实因果增量，仅凭 A\u002FB 测试的整体结果盲目调整策略。\n- 难以将复杂的增益算法集成到现有的 Scikit-learn 工作流中，每次尝试新模型（如 XGBoost 或 LightGBM）都需要重写大量适配代码。\n- 无法有效区分“睡眠用户”和“反感用户”，误向对促销敏感度高但原本无购买意向的人群过度投放，甚至引发用户反感。\n\n### 使用 scikit-uplift 后\n- 利用 scikit-uplift 构建增益模型，精准锁定“被说服才购买”的群体，成功将营销 ROI 提升了 35%，大幅削减了给自然转化用户的无效补贴。\n- 直接使用 AUUC（增益曲线下面积）和 Qini 系数等专业指标评估模型效果，清晰量化了每一次策略调整带来的真实因果收益。\n- 借助其类 Scikit-learn 的 API 风格，无缝将 CatBoost 等基学习器嵌入 Pipeline，几天内就完成了从原型验证到生产部署的迭代。\n- 通过可视化工具直观展示不同分群的处理效应，成功排除了对优惠无动于衷甚至产生负面情绪的用户，实现了真正的精细化运营。\n\nscikit-uplift 让团队从“预测谁会买”进化为“预测谁能被改变”，用因果推断技术真正实现了营销预算的每一分钱都花在刀刃上。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmaks-sh_scikit-uplift_c03761c8.png","maks-sh","Maksim Shevchenko","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmaks-sh_f3a8a350.jpg",null,"NRNU MEPhI","Moscow, Russia","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh",[80],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",100,803,105,"2026-04-13T11:42:48","MIT",1,"未说明 (通常支持 Linux, macOS, Windows)","未说明 (非必需，取决于所选用的底层估算器，如 LightGBM\u002FXGBoost 等)","未说明",{"notes":93,"python":94,"dependencies":95},"该库是一个基于 scikit-learn 风格的增量建模（Uplift Modeling）工具包，本身不强制要求 GPU。它兼容任何遵循 scikit-learn 接口的估算器（例如 XGBoost, LightGBM, CatBoost），因此具体的硬件需求取决于用户选择的底层模型。安装可通过 pip 或源码进行，文档构建需要 Sphinx 1.4 及以上版本。","3.x (README 徽章显示 Python 3，具体小版本未说明)",[96,97,98,99],"scikit-learn","numpy","pandas","matplotlib",[14],[102,103,104,105,106,107,108,109,110],"uplift-modeling","causal-inference","uplift","machine-learning","causality","individual-treatment-effects","true-lift","net-lift","uplift-modelling","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-17T08:24:48.089559",[114,119,124,128,132,137],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},36449,"fetch_x5 报错提示文件损坏，错误信息中提到的清理函数名称不对怎么办？","这是一个已知的问题，早期版本的错误提示信息中可能错误地指出了不存在的函数名（如 clean_data_dir）。正确的做法是使用 clear_data_dir 函数来清理数据目录。\n解决方法：\n1. 升级 scikit-uplift 到 0.5.1 及以上版本，该版本已修正了错误提示信息。\n2. 手动执行以下代码清理目录并重试：\nimport sklift.datasets as ds\nds.clear_data_dir()\ndataset = fetch_x5()\n注意：请使用 clear_data_dir 而不是错误信息中可能误导的其他名称。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fissues\u002F195",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},36450,"如何确认当前安装的 scikit-uplift 版本以排查兼容性问题？","您可以通过以下 Python 代码快速检查当前安装的 scikit-uplift 版本号，这对于排查 Bug（如内存溢出或数据下载失败）非常重要：\nimport sklift\nprint(sklift.__version__)\n如果遇到已知在旧版本中存在的问题（如 fetch_x5 下载失败或 uplift_auc_score 内存溢出），请务必对比您的版本号与维护者建议的修复版本（通常为 0.5.1 或更高），并使用 pip install --upgrade scikit-uplift 进行升级。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fissues\u002F202",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":118},36445,"运行 fetch_x5() 下载数据集时出现错误或 404 Not Found 怎么办？","该问题通常是由于旧版本中数据源链接失效或 AWS Bucket 不可用导致的。请升级 scikit-uplift 到最新版本（至少 0.5.1 或更高），新版本已修复此 Bug 并更新了数据源地址。\n升级命令：\npip install --upgrade scikit-uplift\n如果升级后仍报错，可以尝试清理本地缓存的数据目录后重试：\nimport sklift.datasets as ds\nds.clear_data_dir()\ndataset = fetch_x5()",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":123},36446,"调用 uplift_auc_score 时遇到内存溢出（Out of Memory）错误如何解决？","在某些特定数据分布下（如控制组响应者与治疗组非响应者数量差异极大），计算完美提升曲线（perfect_uplift_curve）时可能会生成巨大的矩阵导致内存溢出。这通常是特定版本（如 0.5.1 之前）的实现缺陷。\n解决方案：\n1. 确保升级到最新的 scikit-uplift 版本，维护者已在后续版本中优化了该算法的内存占用。\n2. 检查输入数据的 y_true 和 treatment 数组格式，确保它们是一维数组而非矩阵。\n3. 如果问题依旧，尝试减少单次计算的数据量或对数据进行采样测试。",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},36447,"RetailHero 教程笔记本中的数据集链接失效（404 错误）如何获取数据？","原始教程中指向 Google Drive 的数据集链接已过期。请使用以下新的 Yandex Cloud 存储链接下载零售英雄提升数据集（retailhero-uplift.zip）：\nhttps:\u002F\u002Fstorage.yandexcloud.net\u002Fdatasouls-ods\u002Fmaterials\u002F9c6913e5\u002Fretailhero-uplift.zip\n下载并解压后，请注意读取数据的代码路径可能需要调整。例如在 Colab 环境中，读取代码应类似于：\ndf_clients = pd.read_csv('\u002Fcontent\u002Fdata\u002Fclients.csv', index_col='client_id')\ndf_train = pd.read_csv('\u002Fcontent\u002Fdata\u002Fuplift_train.csv', index_col='client_id')\ndf_test = pd.read_csv('\u002Fcontent\u002Fdata\u002Fuplift_test.csv', index_col='client_id')\n建议直接查看项目仓库中最新更新的 notebooks 文件夹以获取修正后的代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fissues\u002F117",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},36448,"如何在 scikit-uplift 的文档或函数中找到数据集的引用文献（Citation）？","部分数据集函数（如 fetch_criteo）的文档字符串（docstring）中包含了引用信息。为了在 Sphinx 生成的文档中正确显示参考文献，项目采用了特定的格式化方式。\n您可以直接在源代码的 docstring 中查找 'References' 或 'Citation' 部分。对于 Criteo 等知名数据集，官方文档页面（ailab.criteo.com）也提供了标准的 BibTeX 引用格式。如果在代码中未找到，建议查阅项目最新的在线文档站点，所有参考文献通常会被汇总在专门的引用章节中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fissues\u002F126",[143,148,153,158,163,168,173,178,183,188,193],{"id":144,"version":145,"summary_zh":146,"released_at":147},289298,"v0.5.1","## 版本 0.5.1\n\n### [sklift.models](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.1\u002Fapi\u002Fmodels\u002Findex.html)\n\n* 📝 添加 [ClassTransformationReg](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.1\u002Fapi\u002Fmodels\u002FClassTransformationReg.html) 模型的文档页面。\n\n### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.1\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 🔨 修复 [fetch_x5](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.1\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Ffetch_x5.html) 函数中的 bug。\n\n### [用户指南](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.1\u002Fuser_guide\u002Findex.html)\n\n* 📝 添加 [转换结果](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.1\u002Fuser_guide\u002Fmodels\u002Ftransformed_outcome.html) 方法的页面。","2022-08-11T20:38:04",{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},289299,"v0.5.0","## 版本 0.5.0\n\n### [sklift.models](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Fmodels\u002Findex.html)\n\n* 🔥 由 [@mcullan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmcullan) 和 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 添加了 [ClassTransformationReg](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Fmodels.html#sklift.models.models.TwoModels) 模型。\n* 🔨 由 [@flashlight101](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashlight101) 为 [TwoModels](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Fmodels.html#sklift.models.models.TwoModels) 增加了处理索引不同的 Series 的功能。\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Findex\u002Fmetrics.html)\n\n* 🔥 由 [@rooti123](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frooti123) 添加了新的指标 [最大利润提升度量](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fmax_prof_uplift.html)。\n\n### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 💥 由 [@flashlight101](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashlight101) 为所有数据集添加了基于哈希的校验器。\n* 📝 添加了 x5 数据框的 [方案](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.5.0\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Ffetch_x5.html)。\n\n### 其他\n* 📝 由 [@00helloworld](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F00helloworld) 改进了中文标签。","2022-08-09T18:54:36",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},289300,"v0.4.1","## 版本 0.4.1\n\n### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 🔨 修复数据集链接中的错误。\n* 📝 添加关于公司的章节。","2022-06-17T14:56:18",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},289301,"v0.4.0","## 版本 0.4.0\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Findex\u002Fmetrics.html)\n\n* 🔥 添加了 [make_uplift_scorer](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fmake_uplift_scorer.html) 函数，用于与 ``sklearn.model_selection`` 模块交互，由 [@wrapper228](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwrapper228) 实现。\n* 🔥 新增指标 [average_squared_deviation](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Faverage_squared_deviation.html)，由 [@Mogby](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMogby) 实现。\n\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fviz\u002Findex.html)\n\n* 🔥 在 [plot_uplift_curve](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fviz\u002Fplot_uplift_curve.html) 和 [plot_qini_curve](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fviz\u002Fplot_qini_curve.html) 函数中，增加了在同一张图上绘制多个曲线的功能，由 [@flashlight101](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashlight101) 实现。\n\n### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 💥 新增数据集 [fetch_megafon](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Ffetch_megafon.html)，由 [@ezhdi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fezhdi) 实现。\n* 📝 改进了 [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html) 的文档，由 [@flashlight101](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashlight101) 和 [@ezhdi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fezhdi) 共同完成。\n\n### 其他\n\n* 💥 新增教程 [在 sklearn.model_selection 中使用 sklift.models 中的模型示例](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002Fuplift_model_selection_tutorial.ipynb)，由 [@wrapper228](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwrapper228) 编写。\n* 💥 测试覆盖率从 30% 提升至 82%，由 [@flashlight101](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashlight101) 和 [@Ksyula](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKsyula) 共同完成。\n* 📝 在 [教程](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.4.0\u002Ftutorials.html) 页面上添加了现有数据集的探索性数据分析，由 [@lyutov89](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flyutov89)、[@ezhdi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fezhdi)、[@patpanda94](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpatpanda94) 和 [@Ksyula](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKsyula) 共同完成。\n* 📝 改进了 [\"RetailHero 教程\"](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero_EN.ipynb)，由 [@Ksyula](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKsyula) 完成。","2021-08-16T16:39:18",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},289302,"v0.3.2","## 版本 0.3.2\n\n### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.2\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 🔨 由 [@Muhamob](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMuhamob) 修复了 [fetch_x5](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.2\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Ffetch_x5.html) 函数中的 bug。\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.2\u002Fapi\u002Findex\u002Fmetrics.html)\n\n* 📝 由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 修复了 [uplift_by_percentile](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.2\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fuplift_by_percentile.html) 函数的文档字符串。\n\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.2\u002Fapi\u002Fviz\u002Findex.html)\n\n* 🔨 由 [@bwbelljr](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbwbelljr) 修复了 [plot_uplift_preds](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.2\u002Fapi\u002Fviz\u002Fplot_uplift_preds.html) 函数中的 bug。\n\n### 其他\n\n* 📝 修改了 [\"RetailHero 教程\"](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002FRetailHero_EN.ipynb) 中的部分图片。\n","2021-04-30T19:44:43",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},289303,"v0.3.1","### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.1\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 🔨 修复 [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.1\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html) 中的错误  \n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.1\u002Fapi\u002Findex\u002Fmetrics.html)\n\n* 📝 由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 改进了 [uplift_by_percentile](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Fv0.3.1\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fuplift_by_percentile.html) 函数。  \n\n### 其他\n\n* 💥 新增教程“Uplift 建模指标”，由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 编写，链接为：[Uplift 建模指标教程](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002Fuplift_metrics_tutorial.ipynb)。","2021-02-19T22:06:12",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},289304,"v0.3.0","## 版本 0.3.0\n\n### [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fdatasets\u002Findex.html)\n\n* 🔥 新增 [sklift.datasets](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html)，贡献者：[@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra)、[@RobbStarkk](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRobbStarkk)、[@acssar](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Facssar)、[@tankudo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftankudo)、[@flashlight101](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashlight101)、[@semenova-pd](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsemenova-pd)、[@timfex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftimfex)\n\n### [sklift.models](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels.html)\n\n* 📝 新增多种检查器，由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 完成\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html)\n\n* 📝 新增多种检查器，由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 完成\n\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html)\n\n* 📝 修复默认值冲突和重复问题，由 [@denniskorablev](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdenniskorablev) 完成\n\n### [用户指南](https:\u002F\u002Fwww.uplift-modeling.com\u002Fen\u002Flatest\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html)\n\n* 📝 修正错别字","2021-02-07T01:18:14",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},289305,"v0.2.0","## 版本 0.2.0\n\n### [用户指南](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.htmll)\n\n* 🔥 添加[用户指南](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fuser_guide\u002Findex.html)\n\n### [sklift.models](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels.html)\n\n* 💥 由 [@AdiVarma27](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdiVarma27) 向 [SoloModel](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.models.models.SoloModel) 方法添加了 `treatment interaction` 方法。\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html)\n\n* 💥 由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 添加了 [uplift_by_percentile](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fuplift_by_percentile.html) 函数。\n* 💥 由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 添加了 [weighted_average_uplift](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fweighted_average_uplift.html) 函数。\n* 💥 添加了 [perfect_uplift_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fperfect_uplift_curve.html) 函数。\n* 💥 添加了 [perfect_qini_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fperfect_qini_curve.html) 函数。\n* 🔨 在 [uplift_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fuplift_auc_score.html) 和 [qini_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fqini_auc_score.html) 函数中添加了归一化处理。\n* ❗ 移除了指标 `auuc` 和 `auqc`。取而代之的是分别使用 [uplift_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fuplift_auc_score.html) 和 [qini_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics\u002Fqini_auc_score.html)。\n\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html)\n\n* 💥 添加了 [plot_uplift_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz\u002Fplot_uplift_curve.html) 函数。\n* 💥 添加了 [plot_qini_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz\u002Fplot_qini_curve.html) 函数。\n* ❗ 移除了 `plot_uplift_qini_curves`。\n\n### 其他\n\n* 💥 在主 Readme 和文档主页中添加了贡献者信息。\n* 💥 添加了 [贡献指南](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fcontributing.html)。\n* 💥 添加了 [行为准则](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002F.github\u002FCODE_OF_CONDUCT.md)。\n* 📝 重新格式化了 [教程](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftutorials.html) 页面。\n* 📝 在文档中添加了 GitHub 按钮。\n* 📝 使 logo 与 PyPI 兼容。","2020-05-31T17:52:48",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},289306,"v0.1.2","## 版本 0.1.2\n\n### [sklift.models](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels.html)\n\n* 🔨 修复了 [TwoModels](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels.html#sklift.models.models.TwoModels) 在回归问题中的 bug。\n* 📝 进行了少量代码重构。\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html)\n\n* 📝 进行了少量代码重构。\n\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html)\n\n* 💥 在 [plot_uplift_by_percentile](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.viz.base.plot_uplift_by_percentile) 中添加了条形图，由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 实现。\n* 🔨 修复了 [plot_uplift_by_percentile](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.viz.base.plot_uplift_by_percentile) 中的 bug。\n* 📝 进行了少量代码重构。","2020-05-02T17:29:55",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},289307,"v0.1.1","## 版本 0.1.1\n\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html)\n\n* 💥 由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 新增 [plot_uplift_by_percentile](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.viz.base.plot_uplift_by_percentile)。\n* 🔨 修复了导入 [plot_treatment_balance_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.viz.base.plot_treatment_balance_curve) 时的 bug。\n\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html)\n\n* 💥 由 [@ElisovaIra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElisovaIra) 新增 [response_rate_by_percentile](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.metrics.metrics.response_rate_by_percentile)。\n* 🔨 修复了导入 [uplift_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html#sklift.metrics.metrics.uplift_auc_score) 和 [qini_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmetrics.html#sklift.metrics.metrics.qini_auc_score) 时的 bug。\n* 📝 修正了文档字符串中的拼写错误。\n\n### 其他\n\n* 💥 新增教程“在 sklearn.pipeline 中使用 sklift.models 模型的示例”：[链接](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fmaks-sh\u002Fscikit-uplift\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fnotebooks\u002Fpipeline_usage_EN.ipynb)。\n* 📝 在主 README.md 中添加了发布历史的链接。\n","2020-04-28T10:45:45",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},289308,"v0.1.0","## Version 0.1.0\r\n\r\n### [sklift.models](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels.html)\r\n\r\n* 📝 Fix typo in [TwoModels](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmodels.html#sklift.models.models.TwoModels) docstring by [@spiaz](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspiaz).\r\n* 📝 Improve docstrings and add references to all approaches.\r\n\r\n### [sklift.metrics](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html)\r\n\r\n* 💥 Add [treatment_balance_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html#sklift.metrics.metrics.treatment_balance_curve) by [@spiaz](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspiaz).\r\n* ❗️ The metrics `auuc` and `auqc` are now respectively renamed to [uplift_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fmetrics.html#sklift.metrics.metrics.uplift_auc_score) and [qini_auc_score](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmetrics.html#sklift.metrics.metrics.qini_auc_score). So, `auuc` and `auqc` will be removed in 0.2.0.\r\n* ❗️ Add a new parameter `startegy` in [uplift_at_k](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fmetrics.html#sklift.metrics.metrics.uplift_at_k).\r\n\r\n### [sklift.viz](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html)\r\n\r\n* 💥 Add [plot_treatment_balance_curve](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.viz.base.plot_treatment_balance_curve) by [@spiaz](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspiaz).\r\n* 📝 fix typo in [plot_uplift_qini_curves](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fapi\u002Fviz.html#sklift.viz.base.plot_uplift_qini_curves) by [@spiaz](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspiaz).\r\n\r\n### Miscellaneous\r\n\r\n* ❗️ Remove sklift.preprocess submodule.\r\n* 💥 Add compatibility of tutorials with colab and add colab buttons by [@ElMaxuno](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FElMaxuno).\r\n* 💥 Add Changelog.\r\n* 📝 Change the documentation structure. Add next pages: [Tutorials](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Ftutorials.html), [Release History](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fchangelog.html) and [Hall of fame](https:\u002F\u002Fscikit-uplift.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fhall_of_fame.html).","2020-04-16T21:08:41"]