ScholarGate
Asisten
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Pencocokan Skor Propensitas yang Diperkuat Pembelajaran Mesin

Pencocokan skor propensitas yang diperkuat pembelajaran mesin (ML-PSM) menggantikan regresi logistik tradisional yang digunakan untuk mengestimasi skor propensitas dengan algoritma pembelajaran mesin yang fleksibel — seperti pohon yang ditingkatkan gradien, hutan acak, atau LASSO — untuk menangkap hubungan kompleks dan nonlinier antara kovariat dan perlakuan dengan lebih baik. Skor propensitas yang lebih kaya yang dihasilkan meningkatkan keseimbangan kovariat dan mengurangi bias dalam estimasi efek perlakuan rata-rata pada yang diobati (ATT).

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraUnduh salindia

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  1. McCaffrey, D. F., Ridgeway, G., & Morral, A. R. (2004). Propensity score estimation with boosted regression for evaluating causal effects in observational studies. Psychological Methods, 9(4), 403-425. DOI: 10.1037/1082-989X.9.4.403
  2. Westreich, D., Lessler, J., & Funk, M. J. (2010). Propensity score estimation: neural networks, support vector machines, decision trees (CART), and meta-classifiers as alternatives to logistic regression. Journal of Clinical Epidemiology, 63(8), 826-833. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2009.11.020

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/id/causal-inference/machine-learning-augmented-propensity-score-matching

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan

Dirujuk oleh

ScholarGateMachine Learning-Augmented Propensity Score Matching (Machine Learning-Augmented Propensity Score Matching Estimator). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/causal-inference/machine-learning-augmented-propensity-score-matching · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026