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...
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...
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...
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...
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/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) ...
【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...
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...
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...