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  • 因果推論100本ノック(2)回帰分析

    37 users

    zenn.dev/s1ok69oo

    はじめに 因果推論100本ノック(自作)11本目~20本目の問題とPythonのサンプルコードです. 問題の不備や内容の誤り等ありましたら,ご指摘いただけますと幸いです. 設定 メールマーケティングの効果を推定するケースについて考えます. 化粧品のEC販売にて,メディアの会員の中で購買傾向の弱いユーザーにキャンペーンメールを配信します.手元には「過去に小規模なデータで実験を行ったデータ」と「今回購買傾向の弱いユーザーにメールを配信したデータ」が存在するとします. データは,下記フォルダの2つのファイルを利用します. 利用するファイルの概要は下記の通りです. causal_knock2_rct.csv: 実験データ(以下,rctデータ) causal_knock2_reg.csv: 購買傾向の弱いユーザーにメールを送ったデータ(以下,regデータ) データのカラムの概要は下記の通りです. 変

    • テクノロジー
    • 2023/04/11 10:20
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    • 因果推論100本ノック(1)因果効果とランダム割付

      210 users

      zenn.dev/s1ok69oo

      はじめに 因果推論100本ノック(自作)1本目~10本目の問題とPythonのサンプルコードです. 問題の不備や内容の誤り等ありましたら,ご指摘いただけますと幸いです. 設定 アナリストの分析レポートが営業の受注件数にどれくらい貢献しているかを分析するケースを考えます. 今回は,下記フォルダの「causal_knock1.csv」ファイルのデータを利用します. データのカラムの概要は下記の通りです. 変数名 データの概要 備考

      • テクノロジー
      • 2023/04/09 20:17
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      • 機械学習
      • Pythonで因果推論(6)~傾向スコアを用いた効果検証~

        3 users

        zenn.dev/s1ok69oo

        はじめに 傾向スコアを用いた因果推論手法について、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。 傾向スコア 傾向スコアとは、属性ベクトルX^iから予測される処置が施される確率(すなわち、処置を受ける傾向)のことです。 P(D^i=1|X^i) = E(D^i|X^i) = e(X^i)と表されます。効果検証にて傾向スコアを利用する際には、{Y^i_1,Y^i_0} \perp D^i | e(X^i)という条件付き独立の仮定が満たされている必要です。 傾向スコアを用いた因果推論手法はたくさんありますが、本記事では代表的な3つの因果推論手法をご紹介します。 傾向スコアマッチング 逆確率重み付け法(IPW) 二重にロバストな推定法(DR法) いずれの因果推論手法も傾向スコアを算出するところまでは同じなので、まずはデータ

        • テクノロジー
        • 2023/02/22 10:08
        • 機械学習で因果推論~Double Machine Learning~

          9 users

          zenn.dev/s1ok69oo

          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

          • テクノロジー
          • 2022/12/31 17:56
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          • うとしんさんの記事一覧

            5 users

            zenn.dev/s1ok69oo

            データサイエンティスト.「Python×データ分析」をメインテーマに執筆しています.内容について誤り等がありましたら.ご指摘いただけますと幸いです.

            • テクノロジー
            • 2022/11/01 06:20
            • 因果推論
            • python
            • 勉強
            • PythonによるDomain Adaptation Learnerの実装

              6 users

              zenn.dev/s1ok69oo

              はじめに Domain Adaptation Learner(以下、DA-Learner)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。 機械学習を用いた因果推論 機械学習を用いた因果推論手法は大きく分けて下記の2通りが存在します。 Meta-Learner系 Causal-Tree系 今回はMeta-Learner系の手法の1つであるDA-Learnerについて紹介します。 Meta-Leanrerとは Meta-Learnerとは、機械学習と因果推論の考え方を掛け合わせて条件付き平均処置効果(CATE: Conditional Average Treatment Effect)を推定する手法の総称です。 条件付き平均処置効果(CATE)とは、平均処置効果(ATE: Average Treatment E

              • テクノロジー
              • 2022/10/01 20:53
              • techfeed
              • Python
              • 機械学習で因果推論~Meta-LearnerとEconML~

                4 users

                zenn.dev/s1ok69oo

                はじめに Meta-LearnerとEconML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。 機械学習を用いた因果推論 機械学習を用いた因果推論手法のうち、今回はMeta-Learnerについて紹介します。 Meta-Leanrerとは Meta-Learnerとは、機械学習と因果推論の考え方を掛け合わせて条件付き平均処置効果(CATE: Conditional Average Treatment Effect)を推定する手法の総称です。 条件付き平均処置効果(CATE)とは、平均処置効果(ATE: Average Treatment Effect)をある条件(X=x)に限定して算出したものであり、処置を実施した場合の結果をY(1)、処置を実施しなかった場合を結果Y(0)とすると \hat{\tau}(x

                • テクノロジー
                • 2022/07/30 07:00

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