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跨片率衡量时空切片划分的好坏
内容
[[Switchback实验用时空切片承载分组]]划分得好不好，可用”跨片率”衡量——参与方跨越切片边界完成匹配的比例。跨片率越低，说明每次匹配基本发生在同一切片内、被同一套策略完整覆盖，网络效应干扰越小。但跨片率不是越低越好：把整个城市划成一片时跨片率为0，可用样本量却退化成1，无法做实验，需要在干扰和样本量间找平衡（谱聚类可自动找到内部稠密、外部稀疏的切分）。
参考来源
- 位置：《数据科学工程实践》第9章《特殊场景下的实验设计和分析方法》"9.2.3 Switchback实验中关于时空切片的聚类方法"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0051.xhtml）
- 结论依据：原文明确"数据分析师可以将其量化为一个指标，表示食客、餐厅和送餐员处于不同时空切片的比例，即跨片率"，并指出"跨片率并不是越小越好，最极端的情况就是整个城市是一片，此时跨片率为0，但是可供实验的样本量为1，无法进行实验"，谱聚类算法用于"找到在切分完成后，每一个子图……内部连接稠密、外部连接稀疏的切分方法"。
- 原始内容：数据分析师可以将其量化为一个指标，表示食客、餐厅和送餐员处于不同时空切片的比例，即跨片率……跨片率并不是越小越好，最极端的情况就是整个城市是一片，此时跨片率为0，但是可供实验的样本量为1，无法进行实验……谱聚类算法的原理其实就是找到在切分完成后，每一个子图（时空切片聚类）内部连接稠密、外部连接稀疏的切分方法，自然就对应到了减少跨片率这个业务指标上。