Целевая оценка максимального правдоподобия (TMLE)

Целевая оценка максимального правдоподобия (TMLE) — это полупараметрический, двойственно робастный метод причинно-следственного вывода, представленный Марком ван дер Лааном и Дэниелом Рубином в 2006 году. Он объединяет гибкие модели машинного обучения как для исхода, так и для механизма назначения лечения, а затем применяет этап таргетирования, который повторно подгоняет начальную модель исхода специально для уменьшения смещения для заранее определенной причинной оценки, такой как средний эффект воздействия. TMLE широко используется в эпидемиологии, биостатистике и медицинской экономике при оценке причинных эффектов на основе наблюдательных данных.