双沉机器学是一种结合了因果推断和机器学手艺的半参数模型算法。

基本原理

1. 分解因果推断问题双沉机器学将因果推断问题分解为两个独立的预测步骤。
2. 预测步骤先说说预测处理变量，然后预测后来啊变量。
3. 因果效应估摸着通过结合处理变量的预测和后来啊变量的预测，来估摸着因果效应。

优良处

• 搞优良准确性和稳健性，Nenggeng准确和稳健地估摸着因果效应。
• 处理高大维数据和麻烦模型在处理高大维数据和麻烦模型时 双沉机器学Neng够geng优良地拟合数据，少许些偏差。
• 过拟合较少许由于结合了因果推断和机器学，双沉机器学对过拟合的情况较少许。

不优良的地方

• 需要麻烦统计学和数学基础搞懂和用双沉机器学需要较有力的统计学和数学背景。
• 特征选择要求高大Ru果选错特征，将无法发挥其应有的优势。
• 计算量巨大对于一巨大堆数据，计算量兴许会成为一个问题。

应用场景

• 政策关系到评估评估世间好处政策的财政本钱和实际效果。
• 生病诊断和治病琢磨患者症状和生病的因果关系，以改善诊断和治病。
• 钱财指标预测预测股票价钱、通货膨胀率等钱财指标。
• 面板数据琢磨应用于具有时候等额外维度面板数据的因果推断。

实现流程

python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression

class DML: def init: self.modelT = modelT self.modelY = modelY

def fit:
    self.Z = T * Y +  * self.model_Y.predict
    self.model_T.fit
    self.model_Y.fit
    self.model_D.fit
def predict:
    T_hat = self.model_T.predict
    Y_hat = self.model_Y.predict
    Z_hat = T_hat * Y_hat +  * self.model_D.predict
    return Z_hat