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Local Gaussian process extrapolation for BART models with applications to causal inference

Meijiang Wang · Jingyu He · P. Richard Hahn首次提交 2022-04-23 · 修订 2023-02-24 · v2arXiv预印本

BART 模型的局部高斯过程外推及因果推断应用AI 解读

Bayesian additive regression trees (BART) is a semi-parametric regression model offering state-of-the-art performance on out-of-sample prediction. Despite this success, standard implementations of BART typically provide inaccurate prediction and overly narrow prediction intervals at points outside the range of the training data. This paper proposes a novel extrapolation strategy that grafts Gaussian processes to the leaf nodes in BART for predicting points outside the range…

微观 · 因果推断贝叶斯半参数与效率

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓