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本文介绍了分布鲁棒度量(DRM)方法,用于选择强健的CATE估计器,无需拟合附加模型。实验证明DRM方法在识别优越估计器的同时减轻选择劣质估计器的风险。
揭示稳健性在评估因果推断模型中的潜力
BriefGPT - AI 论文速递
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2024-02-28T00:00:00Z
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