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条件工具变量回归与表示学习用于因果推断
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于混淆平衡表征学习的非线性 CIV 回归，CBRL.CIV，以消除混淆偏差并平衡观察到的混淆因素。实验证明了 CBRL.CIV 在处理非线性情况方面的优越性。
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关键要点
- 本文提出了一种基于混淆平衡表征学习的非线性CIV回归方法，称为CBRL.CIV。
- CBRL.CIV旨在消除未观察到的混淆因素的混淆偏差，并平衡观察到的混淆因素。
- 该方法不依赖于线性假设，适用于非线性情况。
- 理论上证明了CBRL.CIV的合理性。
- 通过合成数据集和两个实际数据集的实验，验证了CBRL.CIV的竞争性能和优越性。
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