मशीन लर्निंग-संवर्धित व्युत्क्रम प्रायिकता भारण (ML-IPW)
मशीन लर्निंग-संवर्धित व्युत्क्रम प्रायिकता भारण, उपचार प्रवणता स्कोर का अनुमान लगाने के लिए पैरामीट्रिक लॉजिस्टिक रिग्रेशन को लचीले ML एल्गोरिदम से प्रतिस्थापित करता है, फिर उपचारित और नियंत्रण इकाइयों को संतुलित करने के लिए नमूने को पुनर्भरण करता है। लासो, रैंडम फ़ॉरेस्ट, या ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसे डेटा-अनुकूली शिक्षार्थियों का लाभ उठाकर, ML-IPW उच्च-आयामी और गैर-रेखीय भ्रमित करने वाले कारकों को नियंत्रित करता है जिन्हें शास्त्रीय IPW अनदेखा करता है, जबकि सहज भारण ढांचे को बनाए रखता है।
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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 ↗
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-inverse-probability-weighting
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- उपचार भारण की व्युत्क्रम प्रायिकता (IPW / IPTW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- मशीन लर्निंग-संवर्धित दोहरा सुदृढ़ आकलन (ML-DR)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- मशीन लर्निंग-संवर्धित प्रपेंसिटी स्कोर मिलानकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग (PSW / IPW)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें