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A B测试在模型解释中的应用

共计 30 章节

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A/B测试与模型解释性的关系 · 课程目标与学习路径 · 前置知识要求

课程导论A/B

A/B测试基础

假设检验原理 · 零假设与备择假设 · 第一类与第二类错误

A/B测试基础

A/B测试核心指标

转化率 · 置信区间 · p值

A/B测试核心指标

实验设计原则

随机化 · 样本量计算 · 分流策略

实验设计原则随机化

模型可解释性概述

为什么需要可解释性 · 可解释性与公平性 · 可解释性与业务信任

模型可解释性概述为什么需要可解释…

可解释性方法分类

全局解释 vs 局部解释 · 模型特定 vs 模型无关 · 事后解释 vs 事前解释

可解释性方法分类vs

A/B测试与模型解释的结合动机

验证解释的可靠性 · 比较不同解释方法 · 评估解释对用户行为的影响

实验框架搭建

定义实验目标 · 选择解释方法 · 设计对照组与实验组

实验框架搭建定义实验目标

对照组设计

无解释组 · 基准解释方法组 · 随机解释组

对照组设计无解释组

实验组设计

不同解释方法对比 · 解释参数调优 · 解释呈现方式变化

实验组设计不同解释方法对比

评价指标体系

解释准确性 · 用户理解度 · 决策信任度

评价指标体系解释准确性

解释准确性度量

忠实度（Fidelity） · 稳定性（Stability） · 一致性（Consistency）

解释准确性度量Fidelity

用户理解度度量

理解测试题得分 · 自我报告理解度 · 解释后行为一致性

用户理解度度量理解测试题得分

决策信任度度量

信任量表 · 采纳率 · 过度依赖检测

决策信任度度量信任量表

任务完成时间度量

解释阅读时间 · 决策时间 · 总任务时间

任务完成时间度量解释阅读时间

系统满意度度量

SUS量表 · NPS净推荐值 · 用户访谈

系统满意度度量SUS

样本量计算与功效分析

基于效应量的样本量公式 · 使用Python进行功效分析 · 多组比较的样本量调整

样本量计算功效分析

随机化与分流策略

个体随机化 · 聚类随机化 · 分层随机化

随机化分流策略

数据收集与预处理

日志埋点设计 · 数据清洗 · 异常值处理

数据收集预处理

统计分析基础

t检验 · 卡方检验 · Mann-Whitney U检验

统计分析基础t检验

多重比较校正

Bonferroni校正 · Holm-Bonferroni方法 · FDR控制

多重比较校正Bonferroni

贝叶斯A/B测试

贝叶斯框架简介 · 先验分布选择 · 后验分布计算

序列测试与提前停止

序贯分析 · alpha spending函数 · Pocock边界

序列测试提前停止

结果可视化

置信区间图 · 箱线图 · 分布对比图

结果可视化置信区间图

LIME解释方法的A/B测试——评估…

案例研究1LIME

SHAP解释方法的A/B测试——比较…

案例研究2SHAP

对比树模型与线性模型的解释——评估模…

案例研究3对比树模型

常见陷阱与注意事项

多重比较问题 · 新奇效应 · 选择偏差

常见陷阱注意事项

伦理与公平性

解释偏见检测 · 公平性评估 · 用户隐私保护

伦理公平性

课程总结与未来方向

关键概念回顾 · 最佳实践总结 · 前沿研究方向

课程总结未来方向