मशीन लर्निंग-ऑग्मेंटेड सिंथेटिक कंट्रोल मेथड
मशीन लर्निंग-ऑग्मेंटेड सिंथेटिक कंट्रोल मेथड क्लासिकल सिंथेटिक कंट्रोल एस्टिमेटर को पेनलाइज्ड रिग्रेशन या अन्य एमएल एल्गोरिदम — जैसे लासो, रिज, या रैंडम फॉरेस्ट — का उपयोग करके डोनर वेट्स बनाने और प्री-ट्रीटमेंट आउटकम ट्रेजेक्टरीज को मॉडल करने के लिए विस्तारित करती है। यह ऑग्मेंटेशन मानक वेटिंग स्टेप द्वारा छोड़ी गई अवशिष्ट असंतुलन को ठीक करती है, जिससे जब कोई परफेक्ट सिंथेटिक कंट्रोल मौजूद नहीं होता है तो कम बायस प्राप्त होता है।
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स्रोत
- Ben-Michael, E., Feller, A., & Rothstein, J. (2021). The augmented synthetic control method. Journal of the American Statistical Association, 116(536), 1789-1803. DOI: 10.1080/01621459.2021.1929245 ↗
- Abadie, A. (2021). Using synthetic controls: Feasibility, data requirements, and methodological aspects. Journal of Economic Literature, 59(2), 391-425. DOI: 10.1257/jel.20191450 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Synthetic Control Method. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-synthetic-control-method
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