論文の概要: DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03220v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 16:16:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 12:58:24.049314
• Title: DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning in Python
• Title（参考訳）: DoubleML - Pythonにおけるダブル機械学習のオブジェクト指向実装
• Authors: Philipp Bach, Victor Chernozhukov, Malte S. Kurz, Martin Spindler
• Abstract要約: DoubleMLはオープンソースのPythonライブラリで、Chernozhukovらのダブル機械学習フレームワークを実装している。 パラメータの推定が機械学習手法に基づく場合、因果パラメータの統計的推測に有効な機能を含む。 このパッケージはMITライセンスで配布されており、科学的なPythonエコシステムのコアライブラリに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4911092205861822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: DoubleML is an open-source Python library implementing the double machine learning framework of Chernozhukov et al. (2018) for a variety of causal models. It contains functionalities for valid statistical inference on causal parameters when the estimation of nuisance parameters is based on machine learning methods. The object-oriented implementation of DoubleML provides a high flexibility in terms of model specifications and makes it easily extendable. The package is distributed under the MIT license and relies on core libraries from the scientific Python ecosystem: scikit-learn, numpy, pandas, scipy, statsmodels and joblib. Source code, documentation and an extensive user guide can be found at https://github.com/DoubleML/doubleml-for-py and https://docs.doubleml.org.
• Abstract（参考訳）: DoubleMLはオープンソースのPythonライブラリで、Chernozhukovらのダブル機械学習フレームワークを実装している。 (2018) 様々な因果モデルについて検討した。 ニューサンスパラメータの推定が機械学習手法に基づく場合、因果パラメータの統計的推測に有効な機能を含む。 doublemlのオブジェクト指向実装は、モデル仕様の点で高い柔軟性を提供し、拡張も容易である。 このパッケージはMITライセンス下で配布されており、科学的なPythonエコシステムのコアライブラリであるScikit-learn、numpy、pandas、scipy、statsmodels、Joblibに依存している。 ソースコード、ドキュメント、広範なユーザーガイドはhttps://github.com/DoubleML/doubleml-for-pyとhttps://docs.doubleml.orgにある。

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