Estimador de Concordancia Aumentado por Aprendizaje Automático

El estimador de concordancia aumentado por aprendizaje automático combina la concordancia clásica de vecinos más próximos o por puntuación de propensión con algoritmos de ML —como lasso, bosques aleatorios o gradiente de impulso— para seleccionar covariables, estimar puntuaciones de propensión y corregir el sesgo residual. El resultado es un estimador causal basado en concordancia que se mantiene válido bajo confusión de alta dimensionalidad donde la concordancia tradicional especificada manualmente falla.