A/B与多臂老虎机试验 mab-vs-ab
本页详细比较了 A/B 和 多臂老虎机 实验，说明了它们各自的优势、局限性以及每种方法最有效的方案。
A/B ab-test
传统的A/B试验包括在各处理之间平均分配流量，并保持此分配，直到试验结束。 一旦达到统计显着性，就识别获胜处理并随后对其进行缩放。
优点
传统A/B试验的关键优势包括：
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统计严格
固定设计提供了明确定义的错误率和置信区间。
假设检验框架（例如95%置信度）更易于应用和解释。
适当支持的实验可降低误报的可能性。
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简单性
方法简单明了，设计和执行都非常方便。
结果可明确传达给非技术利益相关者。
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综合数据收集
每种处理方法都能获得充分的暴露，从而不仅能够分析入选的变体，还能分析表现不佳的替代品。
这些补充信息可为长期战略决策提供信息。
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偏置控制
固定分配会降低偏见的易感性，例如“赢家的诅咒”或向均值的回归。
限制
传统A/B试验的主要局限性包括：
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机会成本
很大一部分流量被引向低等治疗方式，可能会降低测试期间的转化率或收入。
在试验结束之前，无法实施入选处理。
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固定持续时间要求
测试通常必须按预先指定的时间范围运行，即使外部条件（如季节性、市场变化、中途变化）也是如此。
实验适应性有限。
多臂老虎机 mab-experiment
多臂老虎机算法使用自适应分配：随着证据的积累，更多流量被引向性能更好的处理。 目的是最大化实验期间的累计回报，而不是只关注最终结果。
优点
多臂老虎机方法的主要优势是：
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更快的优化
有前途的治疗方法会更早获得优先考虑，从而改善测试期间的整体性能。
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适应性
随着数据的收集，分配会不断更新，这使得多臂老虎机适用于动态环境。
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机会成本降低
不良治疗措施被迅速淘汰，从而最大限度地减少浪费的流量。
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适用于连续测试
对于正在进行的实验或流量代价高昂的上下文有效。
限制
多臂老虎机方法的主要局限性包括：
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较弱的统计保证
传统的假设检验方法应用起来比较困难，而阻止规则则比较不清晰。
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透明度降低
自适应分配可能很难向利益相关者解释。
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有关处理表现不佳的信息有限
弱疗法的暴露量极小，限制了诊断insight的应用。
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实现复杂性
需要高级算法和基础架构，而且存在更大的错误配置可能性。