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我们漏掉了谁？对被低估人口的原则性描述方法
通过最小化目标平均治疗效果估计的方差，我们提出了一种新的优化方法，称为优化树的拉莎蒙集（ROOT），以识别和描述随机对比试验（RCTs）中的少数群体，从而改善推广性。与其他方法相比，ROOT 具有更高的精确性和可解释性，通过合成数据实验证明
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5 months ago
基于因果关系的特征重要性量化方法：PN-FI、PS-FI 和 PNS-FI
本文介绍了如何在机器学习领域中利用 PNS（必要性和充分性的概率）计算特征重要性，并创建了新的特征重要性测量方法：PN-FI、PS_FI 和 PNS_FI。通过三个 RCT 得到的结果展示了三个特征（狗的鼻子，眼睛和嘴巴）的 PS_FI、P
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10 months ago
合并随机试验与观察性研究的因果推断方法：一项综述
本研究综述了长期以来在联合随机对照试验（RCTs）和观察研究中进行因果推断的方法，旨在实现 “两全其美”。作者首先讨论了提高观察数据代表性的 RCTs 的识别和估计方法，然后探讨了将 RCTs 和观察数据结合使用以确保观察分析的无瑕性或提高
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4 years ago
基于信息论的反事实学习：来自非随机缺失反馈数据的研究
本论文提出了一种基于信息理论的反事实变分信息瓶颈方法来处理缺失的非随机数据，并证明该方法可以替代需要昂贵的随机对照试验的过去的反事实学习方法，提升了推荐系统中浅层和深度学习模型的性能。
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4 years ago
EMNLP
通过结论生成来理解医学随机对照试验
该论文针对 RCTs，提出使用序列到序列模型，使机器学习辅助临床决策，并通过对比，验证使用针对医学领域的 GPT-2 模型，对整个过程的效果较佳，同时指出该方面的研究仍有待进一步的扩展。
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5 years ago
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