Tame

新的 TAME 估计器在半参数估计方面优于 DML

研究人员开发了一种用于半参数模型的新型估计器，该估计器在现有双重机器学习 (DML) 方法的基础上进行了改进。这种名为“归纳式对抗矩校准编辑”(Transductive Adversarial Moment-calibrated Editing, TAME) 的新方法提供了更好的误差率，尤其是在干扰模型难度不平衡时。TAME 可以与任何黑盒回归估计相结合，并提供无法改进的理论保证，消除了 DML 中存在的次优项。