標的型最尤推定法（TMLE）

標的型最尤推定法（TMLE）は、2006年にMark van der LaanとDaniel Rubinによって導入された半パラメータ的で二重に頑健な因果推論手法である。これは、結果変数と処置割り当てメカニズムの両方に対して柔軟な機械学習モデルを組み合わせ、次に平均処置効果のような事前に指定された因果推定量に対するバイアスを軽減するために、初期の結果モデルを特別に再適合させる標的化ステップを適用する。TMLEは、観察データから因果効果を推定する際に、疫学、生物統計学、健康経済学で広く使用されている。