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 ...
2 DML Dynamic Double Machine Learning 2.1 DML训练过程 2.2 HTL无偏估计 2.3 使用DML估计ATE 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...
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...