Buchumschlag

Sources of Gain: Decomposing Performance in Conditional Average Dose Response Estimation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Bockel-Rickermann, Christopher, Vanderschueren, Toon, Verdonck, Tim, Verbeke, Wouter
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning 62D20
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Using representation balancing to learn conditional-average dose responses from clustered data
von: Bockel-Rickermann, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fraud Analytics: A Decade of Research -- Organizing Challenges and Solutions in the Field
von: Bockel-Rickermann, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Network Analytics for Anti-Money Laundering -- A Systematic Literature Review and Experimental Evaluation
von: Deprez, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepBlip: Estimating Conditional Average Treatment Effects Over Time
von: Ma, Haorui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SHIFT: Robust Double Machine Learning for Average Dose-Response Functions under Heavy-Tailed Contamination
von: Uehara, Eichi
Veröffentlicht: (2026)

Uplift modeling with continuous treatments: A predict-then-optimize approach
von: De Vos, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparametric Inference on Dose-Response Curves Without the Positivity Condition
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Valid causal inference with unobserved confounding in high-dimensional settings
von: Moosavi, Niloofar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust and Heterogenous Odds Ratio: Estimating Price Sensitivity for Unbought Items
von: Pauphilet, Jean
Veröffentlicht: (2021)

Rethinking Bivariate Causal Discovery Through the Lens of Exchangeability
von: Brogueira, Tiago, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Orthogonal Learner for Estimating Heterogeneous Long-Term Treatment Effects
von: Ma, Haorui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Metalearners for Ranking Treatment Effects
von: Vanderschueren, Toon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal-Audit: A Framework for Risk Assessment of Assumption Violations in Time-Series Causal Discovery
von: Ruiz, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Convergence Rates of Optimal Transport Map Estimation between General Distributions
von: Ding, Yizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating large causal polytrees from small samples
von: Chatterjee, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Factor Informed Double Deep Learning For Average Treatment Effect Estimation
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Testing Conditional Mean Independence Using Generative Neural Networks
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decomposing Discrimination: Causal Mediation Analysis for AI-Driven Credit Decisions
von: Rajamanickam, Duraimurugan
Veröffentlicht: (2026)

Environment Invariant Linear Least Squares
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Doubly Robust Inference on Causal Derivative Effects for Continuous Treatments
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is TabPFN the Silver Bullet for Insurance Pricing?
von: Deprez, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Discovery for Linear Non-Gaussian Models with Disjoint Cycles
von: Drton, Mathias, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fused Multinomial Logistic Regression Utilizing Summary-Level External Machine-learning Information
von: Dai, Chi-Shian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep learning with missing data
von: Ma, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating a Function and Its Derivatives Under a Smoothness Condition
von: Lim, Eunji
Veröffentlicht: (2024)

Efficient adjustment for complex covariates: Gaining efficiency with DOPE
von: Christgau, Alexander Mangulad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Branch and Bound to Assess Stability of Regression Coefficients in Uncertain Models
von: Knaeble, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sensitivity Analysis of the Consistency Assumption
von: Knaeble, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection
von: Lan, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The impact of job stability on monetary poverty in Italy: causal small area estimation
von: Reluga, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning General Causal Structures with Hidden Dynamic Process for Climate Analysis
von: Fu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric Conditional Local Independence Testing
von: Christgau, Alexander Mangulad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Estimating Treatment Effects with Missings Not At Random in the Estimand Framework using Causal Inference
von: de Villa, A. Ruiz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TERRA: A Transformer-Enabled Recursive R-learner for Longitudinal Heterogeneous Treatment Effect Estimation
von: Shi, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Representation of Context-Specific Causal Models with Observational and Interventional Data
von: Duarte, Eliana, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Partial Identification of the Average Treatment Effect with Stochastic Counterfactuals and Discordant Twins
von: Knaeble, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regression Discontinuity Designs for Functional Data and Random Objects in Geodesic Spaces
von: Kurisu, Daisuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geodesic Synthetic Control Methods for Random Objects and Functional Data
von: Kurisu, Daisuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geodesic Difference-in-Differences
von: Zhou, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Philip G. Wright, directed acyclic graphs, and instrumental variables
von: Abbring, Jaap H., et al.
Veröffentlicht: (2025)