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学习指标以最大化加速 A/B 测试的功效
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 研究人员在短视频平台ShareChat上成功应用了方差缩减技术。
- 该技术提高了A/B测试的置信水平或减少了数据点的数量。
- 在77%的情况下，能够提高置信水平或以30%的数据点减少保持相同的置信水平。
- 包含尽可能多的协变量的方法并不有效，基于梯度提升决策树预测器的控制变量是最佳选择。
- 讨论了大规模实施这些方法的可行性和成本降低。
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