Double Machine Learning--DML是在研究HTE (Heterogenous Treatment Effect)过程中,通过残差… Eric 理解Double/debiased machine learning 基础:线性回归 考虑一个经典线性高斯模型: y=ax+u其中U服从标准高斯分布,a是回归系数,那么回归的目的是找到一个a,使得x与u独立,即 \
Double Machine Learning 现在,我们来看一下,如果用DML的方法应该如何estimate。 把样本分为两份,其中 i\in I 表示为main sample, i\in I^c 表示为auxiliary sample 使用auxiliary sample来预估 \hat{m}_0: \hat{V} = D - \hat{m}_0(X) 同样使用auxiliary sample来预估 \hat{f}_0(X): \hat{W...
Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果。 Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计。DML把经济学的方法和机器学习相结合,在经济学框架下用任意的ML模型给出特征对目标影响的无偏估计,有知乎大佬的一个总结: HTE问题可以用以下的...
double machine learning——一种去偏方法 DML是一种处理基于观测数据进行因果建模的方法。 大家已知的是,观测数据是有偏的,即存在特征X既影响目标outcome Y,又影响Treatment T。那么在进行因果建模之前,我们需要进行去偏处理,使得Treatment Y独立于特征X,此时的观测数据近似相当于RCT数据,之后我们就可以使用因果模型进...
类似于missing completely at random。因此可以用machine learning去做预测。但是semi-supervised learning的...
Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果。Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计。DML把经济学的方法和机器学习相结合,在经济学框架下用任意的ML模型给出特征对目标影响的无偏估计...
如果你正在深入研究因果推断,你可能已经听说过双机器学习的概念。如果你还没有听说过,我个人认为你可能在不久的将来会听说。甚至更好的是,你可能在不知不觉中使用它。就像任何伟大的技术一样,双机器学习对因果推断具有成为相当普遍的潜力。但让我们冷静一下,回到我们的任务上。本文试图简要但足够全面地解释双机器学...
Double/debiased machine learning Neyman orthogonality and moment conditions. 参考资料 基础:线性回归 考虑一个经典线性高斯模型: y=ax+u 其中U服从标准高斯分布,a是回归系数,那么回归的目的是找到一个a,使得x与u独立,即 cov(y−ax,x)=0⟹cov(y,x)−acov(x,x)=0⟹a=cov(y,x)/cov(x,x) ...
论文:Double/DebiasedMachine Learningfor Treatment and Structural Parameter 一、Summary 半参模型 在统计中 一个半参模型包括了参数部分和非参数部分,比如一个部分线性模型为:y=bX+f(T)+e - 参数模型中的参数 θ 满足在 k-dim 的欧式空间Rk中,因此是有限维的 ...
我们可以使用DML(Double Machine Learning) 方法进行因果推断。DML的核心思想很简单,分别用机器学习算法基于X预测T和Y,然后使用T的残差回归Y的残差,所得参数即为无偏的平均因果效应。具体而言,Y是我们关系的结果变量(如额度使用率),T是干预变量(Treatment,如提额幅度),X是混杂因子(Confounder),可以简单理解为未被...