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基于g~(nn)和X-Net融合的ITE估計方法

南京大學學報(自然科學) 頁數： 10 2024-09-30

摘要：因果推斷可以幫助人們制定更加合理的決策方案，在電子商務和精準醫學等領域有廣泛的應用，其性能嚴重依賴對個體因果效應（Individual Treatment Effect,ITE）的準確估計，觀察數據中存在的選擇偏差與樣本數量不一致問題都會影響ITE估計的準確性.對于選擇偏差問題，現有的深度學習方法主要通過平衡所有協變量來進行緩解，但平衡協變量中與處理無關的噪聲變量會導致對個體因... （共10頁）

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