预印本前沿

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Flexible machine learning estimation of conditional average treatment effects: a blessing and a curse

Richard Post · Isabel van den Heuvel · Marko Petkovic · Edwin van den Heuvel首次提交 2022-10-29 · 修订 2023-07-20 · v2arXiv预印本

灵活机器学习估计条件平均处理效应：优势与隐患AI 解读

Causal inference from observational data requires untestable identification assumptions. If these assumptions apply, machine learning (ML) methods can be used to study complex forms of causal effect heterogeneity. Recently, several ML methods were developed to estimate the conditional average treatment effect (CATE). If the features at hand cannot explain all heterogeneity, the individual treatment effects (ITEs) can seriously deviate from the CATE. In this work, we…

微观 · 因果推断机器学习与 DML 微观 · 分位数与分布效应

关联记录被引 4 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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