Double/Debiased Machine Learning による因果効果推定（1） - Qiita

はじめに 東北大学/株式会社Nospareの石原です．本記事では，機械学習を用いた平均処置効果 (average treatment effect; ATE) の推定方法を紹介します．以前の記事で紹介したように，条件付き独立の仮定の下では条件付き期待値関数と傾向スコアを推定することができれば ATE を推定することができます．Chernozhukov et al. (2017) は，条件付き期待値関数と傾向スコアを機械学習手法で推定することで ATE を推定するという方法を提案しています．彼らの提案した方法は "Double/Debiased Machine Learning" と呼ばれています．本記事では，通常のノンパラメトリック推定方法を用いた場合の既存の理論結果を紹介し，機械学習手法を用いる場合の理論的な問題点を解説します．そして，次回の記事で，Chernozhukov et al.

[misshiki]

“機械学習を用いた平均処置効果 (average treatment effect; ATE) の推定方法を紹介します．”