Double Machine Learning Semplificato Parte 2 – Targeting e il CATE

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Scopri come utilizzare DML per stimare gli effetti del trattamento a livello individuale per consentire il targeting basato sui dati

Questo articolo è il secondo di una serie di 2 parti sulla semplificazione e democratizzazione del Double Machine Learning. Nella prima parte, abbiamo trattato i fondamenti del Double Machine Learning, insieme a due applicazioni di inferenza causale di base. Ora, nella parte 2, estenderemo questa conoscenza per trasformare il nostro problema di inferenza causale in un compito di previsione, in cui prevediamo gli effetti del trattamento a livello individuale per aiutare nella presa di decisioni e nel targeting basato sui dati.

Double Machine Learning, come abbiamo appreso nella prima parte di questa serie, è un metodo di inferenza causale parzialmente lineare altamente flessibile per stimare l’effetto medio del trattamento (ATE) di un trattamento. In particolare, può essere utilizzato per modellare relazioni di confondimento altamente non lineari nei dati osservazionali e/o per ridurre la variazione del nostro risultato chiave in contesti sperimentali. Stimare l’ATE è particolarmente utile per comprendere l’impatto medio di un trattamento specifico, il che può essere estremamente utile per le future decisioni. Tuttavia, l’estrapolazione di questo effetto del trattamento presuppone un certo grado di omogeneità nell’effetto; cioè, indipendentemente dalla popolazione a cui applichiamo il trattamento, ci aspettiamo che l’effetto sia simile all’ATE. Cosa succede se siamo limitati nel numero di individui su cui possiamo focalizzarci per il futuro rollout e quindi vogliamo capire tra quali sottopopolazioni il trattamento è stato più efficace per guidare un rollout molto efficace?

Questo problema descritto sopra riguarda la stima dell’eterogeneità dell’effetto del trattamento. Cioè, come il nostro effetto del trattamento influisce su diverse sottoinsieme della popolazione? Fortunatamente per noi, DML fornisce un potente framework per fare proprio questo. In particolare, possiamo utilizzare DML per stimare l’Effetto Medio di Trattamento Condizionato (CATE). Prima, riprendiamo la nostra definizione di ATE:

(1) Average Treatment Effect

Ora, con il CATE, stimiamo l’ATE condizionato a un insieme di valori per le nostre covariate, X: