傾向スコアと機械学習とprobability calibrationの話 - rmizutaの日記はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械学習に置き換えてみると - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 統計的因果推論(4): 機械学習分類器による傾向スコアを調整してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 機械学習系の手法で算出した傾向スコアの値は、どうやら実際の確率とはずれが生じるようで、calibrationを行った方がよいということでした。 この部分について、実際にそうなのかが気になったので試してみることにしました。 実装 データは上記記事と同様に岩波データサイエンスvol3のものを使用し
小さなチーム、大きな仕事を実装するモブプログラミング / Mobprogramming as Change The Way Your Work Forever
