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 可...
LinearDML:默认 SparseLinearDML:Polynomial Features for Heterogeneity DML:Polynomial Features with regularization CausalForestDML: Non-Parametric Heterogeneity with Causal Forest 数据生成 importeconml ## Ignore warnings importwarnings warnings.filterwarnings("ignore") # Main imports fromeconml.dmlimportDML, Lin...
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 ...
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 (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...
核心在于[公式]的bias。Neyman orthogonality的原理DML的有效性源于Neyman orthogonality，即矩条件对估计函数g的误差不敏感。在partial linear model中，这个条件通过[公式]的形式得以满足，保证了估计的稳健性。深入理解这一概念有助于我们更好地应用DML方法，避免因nuisance parameters导致的偏差。
2.4 使用DML估计CATE 2.5 直接预测反事实的Y 3 相关案例 3.1 一个DML实现的价格弹性的案例 3.1.1 价格需求弹性 3.1.2 DML(Double Machine Learning) 求解过程 3.2 因果分析工具在快手的应用:DML篇 4 econml的notebook案例 4.1 其他理论介绍 4.1.1 surrogate indices 代替指标 4.1.2 动态因果效应的估计 4.2 Doub...
Double Machine Learning(DML) 原理及其应用 1. 为什么需要DML? 减少函数形式的假设 可以对高维数据进行建模 自带正则化可以达到变量选择的目的 只关注预测效果 对Treatment effect的估计可能是有偏的,需要权衡偏差和方差 的收敛速度一般小于 不能给出置信区间 ...
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 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 Learning tutorial的整理.阅读本文需要一点causal inference基础...