Машинное обучение с дополненной прерванной временной серией

Машинное обучение с дополненной прерванной временной серией (ML-ITS) оценивает причинно-следственный эффект дискретного вмешательства путем обучения модели машинного обучения на данных временных рядов до вмешательства, прогнозирования контрфактической траектории на период после вмешательства и измерения разрыва между наблюдаемыми и прогнозируемыми результатами. Она расширяет классическую ITS, заменяя параметрические предположения о тренде гибкими оценщиками машинного обучения, такими как градиентный бустинг, случайные леса или байесовские модели временных рядов.