표적 최대우도추정법 (TMLE)

표적 최대우도추정법(TMLE)은 2006년 Mark van der Laan과 Daniel Rubin이 소개한 준모수적, 이중 강건(doubly robust) 인과 추론 방법론입니다. 이는 결과 변수와 치료 할당 메커니즘 모두에 대해 유연한 기계 학습 모델을 결합한 후, 평균 치료 효과와 같은 사전에 지정된 인과 추정량에 대한 편향을 줄이기 위해 초기 결과 모델을 특별히 재조정하는 표적화 단계를 적용합니다. TMLE는 관찰 데이터에서 인과 효과를 추정할 때 역학, 생물통계학, 보건 경제학에서 널리 사용됩니다.