मशीन लर्निंग-ऑग्मेंटेड एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग
मशीन लर्निंग-ऑग्मेंटेड एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग (ML-EB) हेनमुएलर की एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग रीवेटिंग स्कीम को मशीन-लर्निंग आउटकम मॉडल के साथ जोड़ती है ताकि एक डबल-रोबस्ट कॉज़ल अनुमानक (causal estimator) तैयार किया जा सके। सहसंयोजक संतुलन भार (covariate balance weights) और एक लचीले अनुमानित-परिणाम समायोजन (predicted-outcome adjustment) को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके, ML-EB उपचार-प्रभाव अनुमान (treatment-effect estimates) के सुसंगत अनुमान प्रदान करता है, भले ही भारण (weighting) या परिणाम मॉडल में से कोई एक गलत निर्दिष्ट हो, और यह उच्च-आयामी सहसंयोजक स्थानों (high-dimensional covariate spaces) को संभालता है जिन्हें क्लासिकल एन्ट्रॉपी बैलेंसिंग आसानी से संतुलित नहीं कर सकती है।
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स्रोत
- Hainmueller, J. (2012). Entropy balancing for causal effects: A multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies. Political Analysis, 20(1), 25-46. DOI: 10.1093/pan/mpr025 ↗
- Zhao, Q., & Percival, D. (2017). Entropy balancing is doubly robust. Journal of Causal Inference, 5(1), 20160010. DOI: 10.1515/jci-2016-0010 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Entropy Balancing for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-entropy-balancing
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