学习指标以最大化加速 A/B 测试的功效

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过从短期信号中学习指标，我们能够提高在线控制实验的统计功效，减少实验成本，同时有效降低 type-II 错误。

研究人员在短视频平台ShareChat上成功应用了方差缩减技术，提高了A/B测试的置信水平或减少了数据点的数量。使用尽可能多的协变量并不是最有效的方法，而基于梯度提升决策树预测器的控制变量是最好的选择。研究人员还讨论了大规模实施这些方法的可行性和成本降低。

A/B测试 ShareChat 方差缩减技术 梯度提升决策树预测器 短视频平台
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