Double Machine Learning(DML) 原理及其应用 1. 为什么需要DML? 2. DML原理 2.1 符号定义 2.2 DML训练过程 2.3 为什么残差正交化可得到无偏差因果效应? 2.4 使用DML估计ATE 2.5 使用DML估计CATE 2.6 直接预测反事实的Y 3. Econml DML应用实战 1. 为什么需要DML? 用ML来做因果推断 优势 减少函数形式的假设 ...
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 HTE问题可以用以下的notation进行简单的抽象 Y是实...
double machine learning原理 Double Machine Learning(DML)是一种通过残差估计矩(服从Neyman orthogonality)来估计平均因果效应(Average Treatment Effect, ATE)的算法框架。其原理是通过机器学习算法分别基于响应变量和独立变量预测目标变量,并使用残差回归来估计ATE。 具体来说,DML首先使用机器学习算法基于响应变量和独立...
score["ForestDML"] = est3.score(Y_val, T_val, X_val, W_val) mse_te={} mse_te["DML default"] = ((expected_te - te_pred)**2).mean() mse_te["DML polynomial degree=3"] = ((expected_te - te_pred1)**2).mean() mse_te["DML polynomial degree=10 with Lasso"] = ((expe...
Double Machine Learning (DML)是一种算法框架，旨在研究Heterogeneous Treatment Effect (HTE)过程中，即使nuisance parameter估计有偏，也能得到无偏ATE估计。HTE旨在量化Treatment对不同人群的差异影响，并通过人群定向/数值策略进行差异化处理。因果推断的三个层次包括：经济学框架与机器学习。其中，偏最小二...
Double Machine Learning(DML) 原理及其应用 1. 为什么需要DML? 2. DML原理 2.1 符号定义 2.2 DML训练过程 2.3 为什么残差正交化可得到无偏差因果效应? 2.4 使用DML估计ATE 2.5 使用DML估计CATE 2.6 直接预测反事实的Y 3. Econml DML应用实战 1. 为什么需要DML? 用 来做因果推断 优势 减少函数形式的假设 ...
Neyman的正交性条件是双重机器学习（DML）理论的核心。在半参数模型中，这一条件使得对感兴趣参数的估计方法对估计的干扰参数变化具有鲁棒性。即使使用机器学习方法估计高维干扰参数，也不会影响对感兴趣参数的渐近性质。这意味着在使用机器学习时，我们仍能进行统计推断，解决了偏倚问题。正交性条件本质上描述...
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 HTE其他方法流派详见因果推理的春天-实用HTE论文...
Recently, there has been a growing interest in combining causal inference with machine learning algorithms. Double machine learning model (DML), as an implementation of this combination, has received widespread attention for their expertise in estimating
Recently, there has been a growing interest in combining causal inference with machine learning algorithms. Double machine learning model (DML), as an implementation of this combination, has received widespread attention for their expertise in estimating causal effects within high-dimensional complex data...