C-XGBoost: Ein Baumverstärkungsmodell zur Schätzung kausaler Effekte
Das C-XGBoost-Modell nutzt die starken Vorhersagefähigkeiten des XGBoost-Algorithmus zusammen mit der bemerkenswerten Eigenschaft kausaler Inferenz-Neuronennetzwerke, Darstellungen zu lernen, die für die Schätzung der Ergebnisse sowohl für die Behandlungs- als auch für die Kontrollgruppe nützlich sind.