기계 학습 증강 매칭 추정량

기계 학습 증강 매칭 추정량은 고전적인 최근접 이웃 또는 성향 점수 매칭과 라쏘, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅과 같은 기계 학습 알고리즘을 결합하여 공변량을 선택하고, 성향 점수를 추정하며, 잔차 편향을 보정합니다. 그 결과, 전통적인 수동 지정 매칭이 실패하는 고차원 교란 상황에서도 유효한 매칭 기반의 인과 추정량이 생성됩니다.