©作者 | Zicon
单位 | 广东工业大学
研究方向 | 因果推断
本文中各类 forest-based methods 主要从 split 和 predict 两个角度展开,忽略渐进高斯性等理论推导。
先假设我们在已经有一棵训练好的广义随机森林,现在关注给定测试数据,如何预测我们感兴趣的指标?
通过公式 (2) 和 (3),传统随机森林预测的做法是:
因此有 ,可得:
3.3 局部估计等式
此时 相当于:
3.4 other
causal forest 和 generalized random forest 的分裂准则其实是等价的,只不过式 (4) 考虑了下式的 b 和 c 两部分,式 (13)/(15) 只考虑了 b 部分:
TO DO
记录一个还没想明白的问题,路过的大佬有懂的欢迎讨论。
参考文献
[1] Athey S, Imbens G. Recursive partitioning for heterogeneous causal effects[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2016, 113(27): 7353-7360.
[2] Wager S, Athey S. Estimation and inference of heterogeneous treatment effects using random forests[J]. Journal of the American Statistical Association, 2018, 113(523): 1228-1242.
[3] Athey S, Tibshirani J, Wager S. Generalized random forests[J]. The Annals of Statistics, 2019, 47(2): 1148-1178.
[4] Oprescu M, Syrgkanis V, Wu Z S. Orthogonal random forest for causal inference[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 4932-4941.
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