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条件付き平均処置効果などのデバイアス機械学習推定 — Debiased Machine Learning of Conditional Average Treatment Effects and Other Causal Functions

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田中専務

拓海さん、最近部下から「条件付き平均処置効果をデバイアスして推定する論文が重要だ」と言われまして。ただ、何が新しくてうちの現場で役立つのかがさっぱりでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。まず要点を三つで言うと、(1)機械学習で推定した“邪魔な部分（ニuisance）”の影響を取り除くこと、(2)そののちで線形予測に落とし込んで解釈可能にすること、(3)信頼できる推論（不確実性の評価）を可能にすることです。

田中専務

なるほど、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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