[計量経済学] [機械学習] Generalized Random Forest (GRF) について - ill-identified diary

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Aobei 一般化モーメント法、カーネル回帰、ランダムフォレストと踏んでテーマを丁寧に説明している。

2018/08/02 リンク

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[計量経済学] [機械学習] Generalized Random Forest (GRF) について - ill-identified diary

概要予備知識のセットアップ目的は因果推論一般化モーメント法 (GMM) カーネル回帰ランダムフォレス... 概要予備知識のセットアップ目的は因果推論一般化モーメント法 (GMM) カーネル回帰ランダムフォレスト本題参考文献概要Athey, Tibshirani, & Wager (2016, Generalized Random Forests) で提案されている Generalized Random Forest (GRF) について解説してみる. [1610.01271] Generalized Random Forests 2019/7/4 追記: この論文は Annals of Statistics にアクセプトされたようだ. projecteuclid.org 計量経済学と機械学習の両方の文脈を追う必要が出てくるので, 機械学習を学んできた人, (計量) 経済学を学んできた人, それぞれに対して伝わりやすいように説明を試みる. 先日の Tokyo R #71 で以下のよう

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