rlearner:异构处理效果的准Oracle估计

rlearner：R-学习器，用于对异类治疗效果进行准Oracle估计正如Nie和Wager（2017）所建议的那样，该程序包实现了R学习器来估计异构处理效果。我们考虑一种设置，在该设置中，我们观察根据以下常规非参数模型生成的数据(X, W, Y) X ~ P(X) W ~ P(W|X) where W is in {0,1} Y = b(X) + (W-0.5)*tau(X) + epsilon 与E[epsilon | X, W] = 0 E[epsilon | X, W] = 0 。 R学习器提供了一个通用框架来估计异构处理效果tau(X) 。我们首先估计边际效应和治疗倾向，以形成一个隔离信号因果成分的目标函数。然后，我们优化此数据自适应目标函数。 R学习器非常灵活且易于使用：对于这两个步骤，我们都可以使用任何最小化损失的方法，例如套索，随机森林，增强等。此外，可以通

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