Stimatore di Abbinamento Aumentato con Machine Learning

Lo stimatore di abbinamento aumentato con machine learning (ML) combina il classico abbinamento per vicini più prossimi o per punteggio di propensione con algoritmi di ML — come lasso, foreste casuali o gradient boosting — per selezionare le covariate, stimare i punteggi di propensione e correggere il bias residuo. Il risultato è uno stimatore causale basato sull'abbinamento che rimane valido in presenza di confondimento ad alta dimensionalità, dove l'abbinamento tradizionale specificato manualmente fallisce.