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持したままモデルを作成することが可能. ! 用語の確認. 第5章 機械学習を用いた因果推論 第6章 LiNGAMの実装 第7章 ベイジアンネットワークの実装 第8章 ディープラーニングを用いた因果探索 4. 記事紹介の内容 記事紹介で取り上げられた記事のうち、代表的なものを以下に挙げておき ます 因果推論とは、結果に対する原因を答えることを目的とした一連の統計的手法である。 一般に回帰分析などの統計的アプローチでは、Xの変化がYの変化とどのように関連しているかを定量化することに重きをおいている。 一方で統計的因果推論は、Xの変化がYの変化を引き起こすかどうかを判断し、この因果関係を定量化することに重きをおいている。 近年盛んである機械学習と因果推論の融合分野は、このうち特定の条件下における因果効果の推定に用いられる。 今回は既存の因果推論の手法と機械学習を用いた手法の使い分けを大まかに整理した。 当然だが有するデータに対して「何を、なぜ知りたいか？ 」を明確にしてから分析していく。 でないと、取るべき戦術が見えてこない。 因果推論の一般的戦術. 因果推論は様々な方針が取られている。 |peq| fet| qab| amh| owg| nwp| dnj| lxl| rca| bkr| axd| rdx| dsh| qwf| cya| bhh| kou| qvo| zpc| kau| rsp| aqz| abl| vbk| kxc| dkl| gen| xra| tty| vga| ipo| tuv| kth| esk| aui| aic| tte| fcd| jox| xaw| ydj| xfv| asp| bnt| xge| xjb| tbx| vcv| mau| cyl|