Mašīnmācīšanās (ML) papildinātais neass regresijas pārtraukuma dizains (fuzzy RDD)

ML papildinātais neass RDD paplaicina klasisko neass regresijas pārtraukuma dizainu, aizstājot parametriskos polinomu aproksimācijas ar elastīgiem mašīnmācīšanās novērtētājiem. Tur, kur standarta neass RDD izmanto IV (instrumentālo mainīgo) stila novērtēšanu pie sliekšņa ar nepilnīgu atbilstību, ML papildinātais variants izmanto neparametriskus apguvējus — piemēram, nejaušos mežus vai neironu tīklus — lai modelētu gan iznākumu, gan pirmā posma ārstēšanas varbūtību pie griezuma, samazinot nepareizas specifikācijas aizspriedumus, vienlaikus saglabājot cēloņsakarību identifikāciju.