From Feature Importance to Distance Metric: An Almost Exact Matching Approach for Causal Inference
From Feature Importance to Distance Metric: An Almost Exact Matching Approach for Causal Inference
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从特征重要性到距离度量：因果推理的几乎精确匹配方法
DOI：
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Quinn Lanners, Harsh Parikh
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Quinn Lanners, Harsh Parikh
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非线性目标Lasso特征选择的一致性研究
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
International Conference on Machine Learning
影响因子：
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作者：
Yue Zhang;Weihong Guo;Soumya Ray
通讯作者：
Soumya Ray
用于可解释的个体化治疗效果估计的自适应超框匹配
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of the 36th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI
影响因子：
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作者：
Morucci, Marco;Orlandi, Vittorio;Roy, Sudeepa;Rudin, Cynthia;Volfovsky, Alexander
通讯作者：
Volfovsky, Alexander
DOI：
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发表时间：
2017-07
期刊：
J. Mach. Learn. Res.
影响因子：
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作者：
Sudeepa Roy;C. Rudin;A. Volfovsky;Tianyu Wang-
通讯作者：
Sudeepa Roy;C. Rudin;A. Volfovsky;Tianyu Wang-
学习拉伸后匹配 (MALTS) 在 ACIC 2018 因果推理挑战赛数据中的应用
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
Observational Studies
影响因子：
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作者：
Harsh Parikh;C. Rudin;A. Volfovsky
通讯作者：
A. Volfovsky
整合定量和定性研究的观察研究的最佳匹配
影响因子：
1.6
作者：
Ruoqi Yu;Dylan S. Small;David Harding;J. Aveldanes;P. Rosenbaum
通讯作者：
P. Rosenbaum