본 연구에서는 XGBoost 알고리즘의 강력한 예측 능력과 인과 추론 신경망 모델의 잠재적 결과 추정을 위한 유용한 표현 학습 능력을 결합한 새로운 C-XGBoost 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결측값 처리와 과적합 방지를 위한 정규화 기법을 포함하고 있으며, 새로운 손실 함수를 통해 효과적으로 학습된다.
