BART: Bayesian additive regression treesによる因果推論 - 勉強の記録[1707.02641] Automated versus do-it-yourself methods for causal inference: Lessons learned from a data analysis competition Atlantic Causal Inference Conference 2016の結果をまとめた論文． このコンペはstrong ignorabilityを仮定したシチュエーションにおいて，線形・非線形の77種のdata generating process (DGP)を仮定し，各々のDGPについて100回ずつn=250 or 500のdatasetを生成した計7700個のデータセットで因果推論を行うコンペ．20個のデータセットが提示されて試行錯誤できるdo-it-yourselfセクションと，手法を提出して7700個のデータセット上で評価され
