scikit-uplift是基于scikit-learn框架开发的一款用于构建和评估uplift模型的Python库，适用于营销等场景下提升用户响应效果的研究与应用。
scikit-uplift（sklift）是一个用于提升建模的Python软件包，它提供了快速且符合sklearn风格的模型实现、评估指标以及可视化工具。通过提升建模可以估算治疗的效果，并有效地定位那些最有可能对营销活动做出响应的客户。
提升建模的应用场景包括：
- 在营销活动中定位潜在客户。
- 对于某些受欢迎的产品促销非常有用，因为在这些产品中很大一部分客户即使没有受到任何影响也会自行采取目标动作。通过建立升力模型可以找到只有在收到某种处理（例如推送通知）后才会执行特定操作的客户群体。
- 结合流失预测和提升建模来为可能流失的一组客户提供奖励措施。
- 在广告系列中选择一小部分每位客户的花费较高的用户。
scikit-uplift的主要特性包括：
- 舒适且直观，与scikit-learn类似的API；
- 可以使用任何与scikit-learn兼容的模型。
5星
