मशीन लर्निंग-ऑग्मेंटेड मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल (ML-MSM)
मशीन लर्निंग-ऑग्मेंटेड मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल, प्रोपेंसिटी स्कोर और आउटकम मॉडल का अनुमान लगाने के लिए रॉबिन्स एट अल. के MSM फ्रेमवर्क की कॉज़ल रिगर को लचीले, डेटा-अनुकूली ML एल्गोरिदम के साथ जोड़ता है। पैरामीट्रिक उपद्रव मॉडल को एनसेंबल लर्नर्स या न्यूरल नेटवर्क से बदलकर, ML-MSMs मान्य कॉज़ल अनुमानों को कन्फाउंडिंग के तहत पुनः प्राप्त करते हैं, जो सही ढंग से निर्दिष्ट पैरामीट्रिक रूपों पर निर्भर नहीं करते हैं।
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स्रोत
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Luedtke, A. R., & van der Laan, M. J. (2016). Statistical inference for the mean outcome under a possibly non-unique optimal treatment strategy. Annals of Statistics, 44(2), 713-742. DOI: 10.1214/15-AOS1384 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Marginal Structural Model with Flexible Nuisance Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-marginal-structural-model
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