实证分析-双重机器学习DML分析(代码+案例+注释)
在经济管理领域,DML可以用于估计政策效果、市场反应、消费者行为等。例如,研究者可以使用DML来评估某一政策变化对经济指标的影响,或者分析市场干预措施对消费者购买行为的改变。DML通过正交化技术解决了传统机器学习在因果推断中的偏差问题,使得研究者能够在控制混淆变量的同时,准确地估计出核心参数。:双重机器学习(Double Machine Learning, DML)是一种结合了机器学习和因果推断的
·
数据说明:双重机器学习(Double Machine Learning, DML)是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法,它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系,同时能够提供无偏的参数估计。
在经济管理领域,DML可以用于估计政策效果、市场反应、消费者行为等。例如,研究者可以使用DML来评估某一政策变化对经济指标的影响,或者分析市场干预措施对消费者购买行为的改变。DML通过正交化技术解决了传统机器学习在因果推断中的偏差问题,使得研究者能够在控制混淆变量的同时,准确地估计出核心参数。
本数据以一个双重机器学习的案例展开,展示了双重机器学习的使用方法。
数据内容:Python代码与注释
代码截图:


包含内容:


全部内容下载链接:https://download.csdn.net/download/li514006030/89743156
更多推荐




所有评论(0)