DoubleML——Python 中双重机器学习的面向对象实现
机器学习
2022-10-06 v2 机器学习
计量经济学
摘要
DoubleML 是一个开源 Python 库,实现了 Chernozhukov 等人(2018)的双重机器学习框架,适用于多种因果模型。它包含当 nuisance 参数估计基于机器学习方法时,对因果参数进行有效统计推断的功能。DoubleML 的面向对象实现在模型设定方面提供了高度灵活性,并易于扩展。该包基于 MIT 许可证分发,并依赖于科学 Python 生态系统的核心库:scikit-learn、numpy、pandas、scipy、statsmodels 和 joblib。源代码、文档以及详尽的用户指南可在 https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py 与 https://docs.doubleml.org 找到。
引用
@article{arxiv.2104.03220,
title = {DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning in Python},
author = {Philipp Bach and Victor Chernozhukov and Malte S. Kurz and Martin Spindler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.03220},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 2 figures