기계 학습 증강 주변 구조 모델 (ML-MSM)

기계 학습 증강 주변 구조 모델(ML-MSM)은 Robins 등의 MSM 프레임워크의 인과 추론 엄밀성과, 성향 점수 및 결과 모델 추정에 사용되는 유연하고 데이터 적응적인 ML 알고리즘을 결합합니다. 모수적 부차 모델을 앙상블 학습기나 신경망으로 대체함으로써, ML-MSM은 올바르게 지정된 모수적 형태에 의존하지 않고 교란 변수가 있는 상황에서도 유효한 인과 추정치를 복구합니다.