Машинное обучение с дополненным взвешиванием по показателю склонности

Машинное обучение с дополненным взвешиванием по показателю склонности (ML-PSW) заменяет логистическую регрессию гибкими алгоритмами машинного обучения — такими как градиентный бустинг, LASSO или случайные леса — для оценки показателя склонности, а затем использует обратные вероятностные веса для балансировки групп лечения и контроля. Это снижает систематическую ошибку из-за неверной спецификации модели, когда истинная зависимость между ковариатами и назначением лечения является сложной или высокоразмерной.