মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং
মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (ML-PSM) প্রোপেনসিটি স্কোর অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত ঐতিহ্যবাহী লজিস্টিক রিগ্রেশনকে নমনীয় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম — যেমন গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রি, র্যান্ডম ফরেস্ট, বা LASSO — দ্বারা প্রতিস্থাপন করে, যাতে কোভেরিয়েটগুলির মধ্যে জটিল, অরৈখিক সম্পর্কগুলিকে আরও ভালোভাবে ধরা যায়। এর ফলে প্রাপ্ত সমৃদ্ধ প্রোপেনসিটি স্কোরগুলি কোভেরিয়েট ব্যালেন্স উন্নত করে এবং চিকিৎসাধীনদের উপর গড় চিকিৎসার প্রভাব (ATT) অনুমানে পক্ষপাত হ্রাস করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- McCaffrey, D. F., Ridgeway, G., & Morral, A. R. (2004). Propensity score estimation with boosted regression for evaluating causal effects in observational studies. Psychological Methods, 9(4), 403-425. DOI: 10.1037/1082-989X.9.4.403 ↗
- Westreich, D., Lessler, J., & Funk, M. J. (2010). Propensity score estimation: neural networks, support vector machines, decision trees (CART), and meta-classifiers as alternatives to logistic regression. Journal of Clinical Epidemiology, 63(8), 826-833. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2009.11.020 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/machine-learning-augmented-propensity-score-matching
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- Coarsened Exact Matching (CEM)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- দ্বৈতভাবে সুদৃঢ় প্রাক্কলন (AIPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- এন্ট্রপি ব্যালান্সিংকার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- মেশিন লার্নিং-অগমেন্টেড ডাবলি রোবাস্ট এস্টিমেশন (ML-DR)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Propensity Score Matching)গবেষণা পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
- প্রোপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং (PSW / IPW)কার্যকারণ অনুমান↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →