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--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 \begin{aligned} & cov( y-ax,x)...
Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的差异影响,进而通过人群定向/数值策略的方式进行差异化实验,或者对实验进行调整。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...
Mark 对double machine learning的评价：CV-TMLE and double machine learning。但是个人意见，orthogonality...
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...
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) ...
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...
【因果推断/uplift建模】Double Machine Learning(DML) 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… 冰先生 因果强化学习入门 本文内容是ICML 2020 Causal Reinforcement Learni...
2 Double/Debiased Machine Learning 但是,留意到一个事实:以线性回归为例,对μi进行参数化之后,它长这个样子: μ(X)=αT+βX 大多数时候,T是一维向量,而X则可以是n维。这也就导致了,上述模型的参数中,只有很小一部分是我们关心的,和treatment有关的参数(上式的alpha),大多数参数(上式的beta)并非我们关...
Double/Debiased Machine Learning Step 1. 学习nuisance parameters:η^0=(m^0,g^0), 并计算残差Y~,T~: T=m0(X)+Z⇒Z=T−m0(X)⇒T^=Z~=T−m^0(X),Y=θ0T+g0(X)+A⇒θ0T+A=Y−g0(X)⇒Y~=θ^0T+A^=Y−g^0(X). ...