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通过双机器学习学习决策策略的工具变量
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用条件性工具变量（CIV）来估计因果效应的复杂问题，提出了一种非线性 CIV 回归方法 CBRL.CIV，可以消除混淆偏差并平衡观察到的混淆因素，无需线性假设。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
- 本文研究了在未观察到的混淆因素情况下估计因果效应的问题。
- 使用条件性工具变量（CIV）来缓解标准工具变量方法中的无混淆工具变量条件。
- 提出了一种非线性CIV回归方法CBRL.CIV，能够消除混淆偏差并平衡观察到的混淆因素。
- CBRL.CIV无需线性假设，适用于非线性情况。
- 理论上证明了CBRL.CIV的合理性。
- 大量实验证明CBRL.CIV在处理非线性情况方面的优越性。
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