मशीन लर्निंग-संवर्धित प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग
मशीन लर्निंग-संवर्धित प्रोपेंसिटी स्कोर वेटिंग (ML-PSW) प्रोपेंसिटी स्कोर का अनुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन को लचीले ML एल्गोरिदम — जैसे कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग, LASSO, या रैंडम फ़ॉरेस्ट — से बदल देता है, फिर उपचारित और नियंत्रण समूहों को संतुलित करने के लिए व्युत्क्रम संभाव्यता भार का उपयोग करता है। यह मॉडल-गलत विनिर्देशन पूर्वाग्रह को कम करता है जब सहसंयोजकों और उपचार असाइनमेंट के बीच वास्तविक संबंध जटिल या उच्च-आयामी होता 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 ↗
- Lee, B. K., Lessler, J., & Stuart, E. A. (2010). Improving propensity score weighting using machine learning. Statistics in Medicine, 29(3), 337-346. DOI: 10.1002/sim.3782 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Propensity Score Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-propensity-score-weighting
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