Inférence Causale par Machine Learning

Orthogonal Random Forest

Extension des random forests intégrant des principes d'orthogonalisation pour réduire le biais dans l'estimation des effets causaux, particulièrement efficace en présence de confondants de haute dimension avec des effets non-linéaires.

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