您好，欢迎到论坛。据我所知，MMM 是因果模型，目的是进行统计推断。这是计量经济学的标准世界，人们坚持使用 OLS 或逻辑回归，因为根据估计的系数，结果很容易理解。

Boosting（XGBoost 只是特定类型的 boosting 的一种实现），是一种主要应用于预测建模的技术，因为您没有“易于理解”的系数。因此，如果您的 MMM 应用程序不是主要用于进行预测，那么提升可能不是一个好主意。但是，您仍然可以根据预测计算伪边际效应，因此可能有一种方法可以使提升适用于推理（类似于逻辑回归中的推理）。

当您说：“由于交互作用得到了很好的处理”时，您的意思并不清楚。由于提升（通常）基于非常小的决策树，因此没有交互项。boosting 所做的是，它通过加权关注“难以预测”的案例。因此，与 OLS、logit 等相比，通过 boosting，您通常会获得更好的结果（更低的 SSR、更高的 ROC 等）。

我不知道提升是否以及如何应用于 MMM，但一般来说，（目前）很少有提升在经济学中的应用。因此，只要你做对了，在这个领域应用 boosting 可以是创新的。这需要对模型要求和建模方法的目标进行深思熟虑的定义。