मशीन लर्निंग-संवर्धित दोहरा सुदृढ़ आकलन (ML-DR)
मशीन लर्निंग-संवर्धित दोहरा सुदृढ़ (ML-DR) आकलन शास्त्रीय दोहरे सुदृढ़ (AIPW) पहचान रणनीति को उपद्रव फलनों — प्रपत्ति स्कोर और परिणाम प्रतिगमन — के लिए लचीले मशीन लर्निंग मॉडल के साथ जोड़ता है। इसका परिणाम एक कारण अनुमानक है जो सुसंगत होता है यदि कोई भी ML घटक सही ढंग से निर्दिष्ट हो, और जो वैध, मूल-n अनुमान प्राप्त करता है, भले ही उपद्रव मॉडल उच्च-आयामी नियमितीकरण या गैर-पैरामीट्रिक शिक्षार्थियों के साथ अनुमानित किए गए हों।
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स्रोत
- Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097 ↗
- Farrell, M. H., Liang, T., & Misra, S. (2021). Deep Neural Networks for Estimation and Inference. Econometrica, 89(1), 181-213. DOI: 10.3982/ECTA16901 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Doubly Robust Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-doubly-robust-estimation
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- Doubly Robust Estimationकारणात्मक अनुमान↔ compare
- उपचार भारण की व्युत्क्रम प्रायिकता (IPW / IPTW)कारणात्मक अनुमान↔ compare
- मशीन लर्निंग-संवर्धित प्रपेंसिटी स्कोर मिलानकारणात्मक अनुमान↔ compare
- मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल (MSM)कारणात्मक अनुमान↔ compare
- प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग (PSW / IPW)कारणात्मक अनुमान↔ compare