技术栈
因果推断
real-zhouyc
8 个月前
因果推断
·
causal inference
·
causal tree
·
causal forest
Causal Inference理论学习篇-Tree Based-Causal Forest
了解causal forest之前,需要先了解其forest实现的载体:GENERALIZED RANDOM FORESTS[6](GRF) 其是随机森林的一种推广, 经典的随机森林只能去估计label Y,不能用于估计复杂的目标,比如causal effect,Causal Tree、Cauasl Forest的同一个作者对其进行了改良。先定义一下矩估计参数表达式:
real-zhouyc
8 个月前
因果推断
·
causal inference
·
causal tree
Causal Inference理论学习篇-Tree Based-Causal Tree
Tree-based这类方法,和之前meta-learning 类的方法最明显的区别是: 这类方法把causal effect 的计算显示的加入了到了树模型节点分裂的标准中 从 response时代过渡到了effect时代。
百家峰会
9 个月前
大数据
·
因果推断
DataFunSummit 2023因果推断在线峰会:解码数据与因果,引领智能决策新篇章(附大会核心PPT下载)
在数据驱动的时代,因果推断作为数据科学领域的重要分支,正日益受到业界的广泛关注。DataFunSummit 2023年因果推断在线峰会,汇聚了国内外顶尖的因果推断领域专家、学者及业界精英,共同探讨因果推断的最新进展、应用与挑战。本文将从大会介绍、知识收获以及PPT分享价值三个方面,带您领略这场知识盛宴的精彩内容。
深度之眼
1 年前
人工智能
·
机器学习
·
因果推断
哈佛教授因果推断力作:《Causal Inference: What If 》pdf下载
因果推断是一项复杂的科学任务,它依赖于多个来源的三角互证和各种方法论方法的应用,是用于解释分析的强大建模工具,同时也是机器学习领域的热门研究方向之一。