使用 polle 包进行策略学习
统计方法学
2024-07-04 v4
摘要
R 包 polle 是一个基于观测数据学习和评估有限阶段策略的统一框架。该包实现了一系列已有和新颖的因果策略学习方法，包括双重稳健受限 Q 学习、策略树学习和结果加权学习。该包通过仅考虑现实策略来处理（近似） positivity 违背问题。可使用高度灵活的机器学习方法估计干扰成分，并通过交叉拟合确保对策略值的有效推断。该库围绕简洁语法构建，包含四个主要函数 policy_data()、policy_def()、policy_learn() 和 policy_eval()，用于指定数据结构、定义用户指定策略、指定策略学习方法以及评估（所学）策略。包的功能通过大量可复现示例加以说明。
引用
@article{arxiv.2212.02335,
title = {Policy Learning with the polle package},
author = {Andreas Nordland and Klaus K. Holst},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02335},
year = {2024}
}