Mar, 2024
双机器学习估计因果效应 -- 方法评估
Estimating Causal Effects with Double Machine Learning -- A Method Evaluation
Jonathan Fuhr, Philipp Berens, Dominik Papies
TL;DR通过对模拟数据和真实世界数据的性能比较，本文评估了一种名为 “双重 / 无偏机器学习”（DML）的方法，在估算因果效应时，使用机器学习放宽了传统假设的限制。我们发现，将灵活的机器学习算法应用于 DML 可以提高对各种非线性混淆关系的调整，从而避免了传统因果效应估计中通常需要的功能形式假设。然而，我们证明这种方法仍然严重依赖于因果结构和识别的标准假设。在我们的应用中，估计空气污染对房价的影响时，我们发现 DML 估计结果一直比不太灵活的方法估计结果要大。基于我们的整体结果，我们为研究人员在实际应用 DML 时提供了可行的建议。