機械学習で因果推論~Double Machine Learning~

はじめに Double Machine Learning(以下、DML)について、Pythonによる実装を交えてまとめました。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 DMLの概要 DMLとは、機械学習手法を用いつつ2段階に分けて処置効果を推定する手法です。1段階目で2つの予測タスクを行い、2段階目で処置効果を推定するモデルを作成します。 DMLの利点 DMLを用いる利点はたくさんありますが、次の4つを紹介させていただきます。 処置効果の異質性(HTE: Heterogeneous Treatment Effect)を考慮した推定が可能 処置変数が連続・離散問わず適応可能 あまりに高次元すぎて古典的な統計学的アプローチでは適応できない・パラメトリックな関数で十分にモデル化できない場合にも利用可能 漸近正規性や信頼区間の構築など、望ましい統計的性質を多く維