Adaptando reglas de puntuación estrictamente adecuadas para inferencia causal
Personaliza reglas de puntuación para inferencia causal. Nuestra pérdida a medida reduce sesgo y varianza en estimación del ATE.
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Descubre un nuevo método de aprendizaje de políticas para bienestar no lineal con datos observacionales y corrección de sesgo vía reweighting.