Зважування за оберненою ймовірністю, доповнене машинним навчанням (ML-IPW)

Зважування за оберненою ймовірністю, доповнене машинним навчанням, замінює параметричну логістичну регресію гнучкими алгоритмами машинного навчання для оцінки показників схильності до лікування, а потім перезважує вибірку для збалансування одиниць лікування та контролю. Використовуючи адаптивні до даних засоби навчання, такі як ласо, випадкові ліси або градієнтний бустинг, ML-IPW контролює багатовимірні та нелінійні змінні-конфаундери, які пропускає класичний IPW, зберігаючи при цьому інтуїтивно зрозумілу структуру зважування.