はじめに ここ最近で機械学習と因果推論の融合が有名になってきました。 その中で、決定木(回帰木)のアルゴリズムを用いて条件付き処置効果(CATE)を推定するCausal Treeという手法の話がでてきています。 しかし、概要を聞いても何をしているのかよくわからないので、Causal Treeの提案者であるS.Atheyが書いた論文を読みました。 arxiv.org Causal Treeでどのように条件付き処置効果(CATE)を推定しているのかまとめてみました。 といっても個人的なメモに過ぎません(免責事項)。 いつも通り、少しずつ修正を加えていきます。 正直これらのスライドの方が簡潔でわかりやすいです。 私も参考にさせていただきました。 計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用) 勉強会準備資料備忘:causal forest & r-learner - Speaker Deck
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