[论文解读] Applied Causal Inference Powered by ML and AI

Victor Chernozhukov, Christian Hansen+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2024

Advanced Data Processing Techniques被引用 36

一句话总结

本文介紹了機器學習與因果推斷的融合，將 SEMs 與 DAGs/SCMs 聯繫起來，並討論用於推斷的 Double/Debiased Machine Learning，结合現代預測工具。

ABSTRACT

An introduction to the emerging fusion of machine learning and causal inference. The book presents ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modern AI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and covers Double/Debiased Machine Learning methods to do inference in such models using modern predictive tools.

研究动机与目标

• 推動將經典因果推斷模型與現代 AI 框架相結合。
• 解釋在 ML 方法背景下，SEMs 如何與 DAGs 與 SCMs 相關。
• 總結在利用預測工具進行因果模型推斷時的 Double/Debiased Machine Learning 技術。

提出的方法

• 討論經典的結構方程模型（SEMs）及其現代 AI 對應物——有向無環圖（DAGs）與結構化因果模型（SCMs）。
• 介紹在這些模型中進行推斷的 Double/Debiased Machine Learning 方法。
• 強調在因果推斷工作流中使用當代預測工具。

实验结果

研究问题

• RQ1 在 ML 與 AI 的時代，如何將經典的 SEMs 與 DAGs/SCMs 集成？
• RQ2 在具有現代預測變量的因果推斷中，Double/Debiased Machine Learning 方法扮演怎樣的角色？
• RQ3 如何利用預測工具對因果模型進行推斷？
• RQ4 將 ML 與因果推斷融合於計量經濟分析的實際影響是什么？

主要发现

• 本文概述了將機器學習與因果推斷術語和框架相融合。
• 它將 SEMs 與它們在 AI 領域的等價物 DAGs 與 SCMs 聯繫起來。
• 它討論了在使用現代預測工具的前提下，在因果模型中進行推断的 Double/Debiased Machine Learning 的應用。