分布式因果效应评估业内常见的因果效应评估手段主要评估的序关系，例如q和但是存在如下三方面不足：缺乏对数据和模型无偏性的校验缺乏因果效应量级关系的评估，q-和只能反应弹性的序关系开源因果评估工具都是单机实现，仅支持百万级样本的计算下文将为大家一一进行说明无偏性校验无偏性和模型无偏性
数据无偏性校
科威特手机号码列表 验可以通过X⊥验证首先可以训练一个X->的倾向性得分模型，如果倾向性得分模型的在5附近则说明X无法正确地预测，也就是说X⊥，此时数据无偏例如，使用了-特征会导致特征穿越，最终导致数据是有偏的，这时候使用X⊥的校验工具可以快速帮我们排查出这一类问题模型无偏性校验使用⊥验证首先用训练好的弹性模型在随机实验数据上预测，接着对样本按照升序排列后等频分桶，计算每个分桶下实验组样本占比（下图的曲线）
理想情况下，每个分桶中实验组样本占比应该和随机试验中实验组样本占比一致，此时正交于比如，随机实验中实验组比对照组为比，那么就应该在附近浮动如果比例不符合预期，我们就可以进一步去排查模型结构的问题这项工具更是作为标准测试组件融入到分布式因果森林早期的开发过程中图5模型偏差大图5模型偏差大图6模型偏差小图6模型偏差小因果效应量级关系评估因果效应的序关系和量级关系同样重要，只是将弹性的序关系学习准确而没有将弹性的量级关系学习准确，决策者无法预估该对用户的影响程度
