Carnival因果推断在AB测试中的实战应用与避坑指南

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在真实业务场景中，完全随机化的 AB 测试往往难以实现。比如在电商场景中，用户自然分流可能导致实验组和对照组存在系统性差异：

混杂变量干扰：会员等级、历史消费频率等变量同时影响分组概率和转化率
样本选择偏差：新用户更容易被分配新策略，但其转化行为与老用户存在本质差异
样本不平衡：营销活动中主动点击用户仅占 5%，导致传统 t 检验功效不足

方法	计算复杂度	准确率	适用场景
Carnival	O(nlogn)	92.3%	高维混杂变量
DML	O(n^2)	88.1%	线性关系明显
CausalForest	O(n^2)	90.5%	异质性处理效应

Carnival 采用双机器学习框架，通过正交化处理有效消除混杂变量影响。其核心公式：

$$\hat{ATE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n[Y_i – \hat{m}_0(X_i) – \hat{\tau}(X_i)(T_i – \hat{p}(X_i))]$$

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 处理混杂变量
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(features)

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, outcome, test_size=0.2, random_state=42)

from causallib.estimation import DoubleML
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# 双机器学习框架
base_model = GradientBoostingRegressor(
    n_estimators=200,
    learning_rate=0.05,
    max_depth=3  # 控制模型复杂度防止过拟合
)

dml = DoubleML(
    treatment_model=base_model,
    outcome_model=base_model,
    n_folds=5     # 交叉验证折数
)
dml.fit(train_X, treatment, train_y)

# 计算 ATE 和置信区间
ate = dml.estimate_population_effect(test_X, treatment, test_y)
ci = dml.compute_confidence_intervals()

print(f"ATE: {ate:.4f}, 95% CI: [{ci[0]:.4f}, {ci[1]:.4f}]")

使用 Bootstrap 重采样结合贝叶斯收缩
优先选择 CATE（条件平均处理效应）替代 ATE

计算 VIF 值检测特征共线性
绘制协变量平衡图检查 PS 重叠度
持续监控 PSI 指标（阈值 <0.1）

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from joblibspark import register_spark

register_spark()  # 注册 Spark 后端

# 分布式特征工程
assembler = VectorAssembler(
    inputCols=feature_cols,
    outputCol="features")