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Causal Forests

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TOOL · CL_68247 · Jun 3 · 04:00

研究发现：因果森林中的诚实性会损害准确性

一篇新的研究论文探讨了因果森林中“诚实性”的做法，这是一种用于估计个体处理效应以实现个性化干预的方法。研究表明，这种防止过拟合的标准做法实际上会降低估计准确性，尤其是在大型数据集和显著效应异质性情况下。作者认为，“诚实性”起到了正则化的作用，其使用应基于经验表现来决定，而不是作为默认设置。