Abstrakt. Chernozhukov, Chetverikov, Demirer, Duflo, Hansen, och Newey (2016) ger en generisk dubbel / objektiv maskininlärning (DML) metod för att erhålla giltiga inferential uttalanden om fokala parametrar, med Neyman-ortogonal poäng och korsmontering, i miljöer där olägenheter parametrar uppskattas med hjälp av en ny generation av icke-parametriska monteringsmetoder för högdimensionella data, kallas maskininlärningsmetoder. I denna anmärkning illustrerar vi tillämpningen av denna metod i samband med uppskattning av genomsnittliga behandlingseffekter (ATE) och genomsnittliga behandlingseffekter på den behandlade (ATTE) med hjälp av observationsdata. En mer allmän diskussion och hänvisningar till den befintliga litteraturen finns i Chernozhukov, Chetverikov, Demirer, Duflo, Hansen och Newey (2016). Nyckelord: Neyman maskininlärning, ortogonalisering, tvärpassning, dubbel- eller opartisk maskininlärning, ortogonal poäng, effektiv poäng, post-machine-learning och post-regularization inference, slumpmässig skog, lasso, djupinlärning, neurala nät, boosted träd, effektivitet, optimalitet. Vi anser att uppskattning av ATE och ATTE under oförnuft antagande Rosenbaum och Rubin (1983). Vi anser att fallet där behandlingseffekterna är helt heterogena och behandlingsvariabeln, D, är binär, D  till {0, 1}. Vi låter Y betecknar resultatet variabel av intresse och Z betecknar en uppsättning kontrollvariabler. Vi modellerar sedan slumpmässig vektor (Y, D, Z) som Eftersom D inte är additivt separat, denna modell tillåter mycket allmän heterogenitet i behandlingseffekter. De gemensamma målparametrarna 0 i denna modell är ATE,
Det finns också maskininlärningsmetoder för att uppskatta behandlingseffekter med kontinuerliga konfundorer (t.ex., dubbla maskininlärning, REF, som inte kan tolkas.
M L ] 3 0 Ja n 20 17 Double / Debiased / Neyman Machine Learning of Treatment Effects by