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通过因果生存森林，用右删减数据估计异质治疗效果( Estimating heterogeneous treatment effects with right-censored data via causal survival forests )
Cui Yifan Kosorok Michael R Sverdrup Erik Wager Stefan Zhu Ruoqing causal inference censored data heterogeneous treatment effects machine learning random forest survival analysis
基于森林的方法最近在非参数处理效果估计方面越来越受欢迎。在这一工作的基础上，我们引入了因果生存森林，它可以用来估计生存和观察环境中的异质性治疗效果，其中结果可能是右删失的。我们的方法依赖于正交估计方程来稳健地调整非混淆下的删失和选择效应。在我们的实验中，我们发现我们的方法相对于许多基线表现良好。
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