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- 双重机器学习（DDML）stata教程 - 知乎
在 Stata 中使用 ddml 命令需要借助 Python 环境，因为许多机器学习模型都是使用 Python 中的 scikit-learn 库。因此，需要安装 Python 和 scikit-learn 包。大家可以自行安装这些软件包，参考网上的相关资料进行安装。安装完成后，在 Stata 中引入 Python 环境
- DDML | Stata ML Page - GitHub Pages
DDML # The Stata package ddml implements Double Debiased Machine Learning (DDML; Chernozhukov et al 2018) for Stata The three main features of the program: ddml supports five different statistical models that allow to flexibly control for confounders: (1) the Partially Linear Model, (2) the Interactive Model (for binary treatment), (3) the Partially Linear IV Model, the (4) High-dimensional
- 【应用计量系列82】因果推断中的纠偏机器学习方法（DDML）
作为教学演示的目的，我们上面增加的监督机器学习模型是简单的线性回归模型，所以得到的DDML因果效应与上述OLS得到的效应非常接近。但是，需要注意的是，ddml包有5种机器学习模型。 关于机器学习模型在因果效应推断中的一些缺点，我们下回再来
- ddml: Double debiasedmachinelearningin Stata
learnersforY andD;ddml willreportall4andtheminimum-MSE specificationindetail Step0: Loaddata,defineglobals use "sipp1991 dta", clear global Y net_tfa global X age inc educ fsize marr twoearn db pira hown global D e401 Step1: Initialiseddml andselectmodel: set seed 123 ddml init partial, kfolds(4) 28 40
- 双重机器学习 stata代码 手把手教学 - CSDN博客
双重机器学习（DDML）的stata 教程 双重机器学习DML（代码+案例+数据） 09-24 python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和
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