模型评估：A/B测试的陷阱

互联网公司中，A/B测试是验证新模块、新功能、新产品是否有效；新算法、新模型的效果是否有提升；新设计是否受到用户欢迎；新更改是否影响用户体验的主要测试方法。在机器学习领域中，A/B测试是验证模型最终效果的主要手段。

1. 在对模型进行过充分的离线评估之后，为什么还要进行在线A/B测试？

1. 离线评估无法完全消除模型过拟合的影响，因此，得出的离线评估结果无法完全替代线上评估结果。
2. 离线评估结果无法完全还原线上的工程环境。一般来讲，离线评估往往不会考虑线上环境的延迟、数据丢失、标签数据缺失等情况。因此，离线评估的结果是理想工程环境下的结果。
3. 线上系统的某些商业指标在离线评估中无法计算。离线评估一般是针对模型本身进行评估，而与模型相关的其他指标，特别是商业指标，往往无法直接获得。比如，上线了新的推荐算法，离线评估往往关注的是ROC曲线，P-R曲线等的改进，而线上评估可以全面了解该推荐算法带来的用户点击率、留存时长、PV访问量等的变化。这些都要由A/B测试来进行全面的评估。

2. 如何进行线上A/B测试？

• 进行A/B测试的主要手段是进行用户分桶，即将用户分成实验组和对照组，对实验组的用户施以新模型，对对照组的用户施以旧模型。
• 在分桶的过程中，要注意样本的独立性和采样方式的无偏性，确保同一个用户每次只能分到同一个桶中。
• 在分桶过程中所选取的user_id需要是一个随机数，这样才能保证桶中的样本是无偏的。

3. 如何划分实验组和对照组？

H公司的算法工程师们最近针对系统中的“美国用户”研发了一套全新的视频推荐模型A，而目前正在使用的针对全体用户的推荐模型是B。在正式上线之前，工程师们希望通过A/B测试来验证新推荐模型的效果。下面有三种实验组和对照组的划分方法，请指出哪种划分方法是正确的？

1. 根据user_id（user_id完全随机生成）个位数的奇偶性将用户划分为实验组和对照组，对实验组施以推荐模型A，对照组施以推荐模型B；
2. 将user_id个位数为奇数且为美国用户的作为实验组，其余用户为对照组；
3. 将user_id个位数为奇数且为美国用户的作为实验组，user_id个位数为偶数的用户作为对照组。

上述三种A/B测试的划分方法都不正确。我们用包含关系图来说明三种划分方法，如图2.4所示。

• 方法1（见图2.4(a））没有区分是否为美国用户，实验组和对照组的实验结果均有稀释；
• 方法2（见图2.4(b））的实验组选取无误，并将其余所有用户划分为对照组，导致对照组的结果被稀释；
• 方法3（见图2.4(c））的对照组存在偏差。
• 正确做法（见图2.4(d））是将所有美国用户根据user_id个位数划分为实验组和对照组，分别施以模型A和B，才能够验证模型A的效果。