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实体 Véronique Maume-Deschamps

Véronique Maume-Deschamps

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  1. RESEARCH · CL_79090 ·

    新的迁移学习方法增强了因果森林的CATE估计

    研究人员开发了一种新颖的因果森林迁移学习方法，特别是HTERF模型，用于估计条件平均处理效应（CATE）。该方法将来自数据充足的源域的知识迁移到数据有限的目标域，并采用偏移技术来弥合分布差异。该研究提供了CATE误差的理论界限，并通过模拟和真实数据集证明了其强大的性能。