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Double Machine Learning at Scale to Predict Causal Impact of Customer Actions

Sushant More · Priya Kotwal · Sujith Chappidi · Dinesh Mandalapu · Chris Khawand首次提交 2024-09-03 · 修订 2024-09-03 · v1arXiv预印本

大规模双重机器学习：预测客户行为的因果影响AI 解读

Causal Impact (CI) of customer actions are broadly used across the industry to inform both short- and long-term investment decisions of various types. In this paper, we apply the double machine learning (DML) methodology to estimate the CI values across 100s of customer actions of business interest and 100s of millions of customers. We operationalize DML through a causal ML library based on Spark with a flexible, JSON-driven model configuration approach to estimate CI at…

微观 · 因果推断机器学习与 DML

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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