高效整数规划求解，快手提出多元因果森林模型，智能新媒体效果显著

dient Bisection(DGB)搜索算法，如平面图 4。该搜索算法在不损失解精确度的情况下，发挥作用了亿级用户量的分钟级解显现出。限于页数，这里恰当说明了下解显现出想法，简略的可以详见期刊和后记 code。

第一步，借助于线性肿胀关键技术，把平面图 3 的有理数建设工程逻辑学静态简化转成并能解显现出的线性建设工程化解办法，可以推论肿胀后的线性建设工程化解办法的解集另加只在额度临界处有一个非有理数解。 第二步，通过拉普拉斯日乘叔父把有遵守化解办法转化为无遵守化解办法。 第三步， 由于该化解办法满足极强等价关系条件，人类学家者对该化解办法顺利完成等价关系转化，由此得到了一个关于拉普拉斯日乘叔父的单常量全段函数，并且可以推论该全段函数为闭区近上的凸函数。 第四步，通过平面图 4 的 DGB 搜索算法，人类学家者可以在全段系统就会上高效求显现出。 第五步，代回等价关系化解办法，便可依次解显现出显现出所有权衡常量的值。

平面图 4 可全段的 DGB 搜索算法

多元自然法则静态分析报告

因为能够目视到自然法则静态的煽动事实结果(Counterfactual Outcome)，因此，如何分析报告自然法则静态的路之中实用性转成了产业界亟待化解的化解办法，常用的分析报告法则有 AUUC/Qini Curve 等，但这些来得适合于分析报告二元自然法则静态；对于多元自然法则静态的预定结果，也只能是先把多元结果报废转成许多二元结果，不久再顺利完成分别分析报告。

本文借助于随机依靠试验中 (RCT) 数据资料，基于 Treatment Matching 的观念，备有了主体额度对比的法则。本体法则是：在 RCT 数据资料之中察觉到 Policy Treatment 和 RCT Treatment 最简单的那些结果显示，能够指显现出的是，对于这些最简单结果显示，我们是可以目视到其想像结果的。其次，可以推论这些最简单结果显示的中值是其各列期望的好的至少。终于，借助于各列的方差，我们可以数值显现出多元自然法则静态的主体额度，额度越好高，静态越好好。

实用性展示

为了公平的对比搜索算法实用性，首先，该人类学家借助于 Ye Tu 等人在 WWW 2021 官方网站的模拟容器数据资料集【2】，与产业界另类的以大树为了将的自然法则静态顺利完成了路之中对比，如平面图 5，横轴是数据资料集失真的极高低，横轴是人类学家者高度重视的本体指标的额度，可以看显现出，LBCF 实用性毫无疑问，CT.ST 和 CF.DT 据统计。

平面图 5 路之中模拟容器试验中

进一步，该人类学家在极快握的想像人工智能市场推广故事情节下侦察了 LBCF 搜索算法，顺利完成了两周的 A/B 试验中，如平面图 6，结果也推论了该搜索算法的合理性，与 CT.ST 和 CF.DT 搜索算法相比，额度分别提高了 0.92 和 2.48 个百分点。

平面图 6 线上 A/B 试验中

总结

在本文之中，极快握的人类学家者们提议了一种在此不久 HTE 预定法则——多元自然法则丛林静态，并且结合高效的有理数建设工程解显现出搜索算法，实用性显著优于产业界常用的几种大树静态法则。同时，对于产业界十分困难的自然法则效应离线分析报告化解办法，人类学家者们也创新地给显现出了一个必要的化解办法。人类学家者们希望本文的工作都能引起机容器学习同好们的高度重视，以来得广泛应用于地应用于自然法则应为关键技术在各自的实质业务部门之中。

注释

[1] Susan Athey, Julie Tibshirani and Stefan Wager. Generalized Random Forests. Annals of Statistics, 2019.

[2] Ye Tu, Kinjal Basu, Cyrus DiCiccio, Romil Bansal, Preetam Nandy, Padmini Jaikumar, and Shaunak Chatterjee. 2021. Personalized Treatment Selection using Causal Heterogeneity. In Proceedings of the Web Conference 2021. 1574–1585.

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