Abstract

Cate 를 estimate 하는 ml 방법론을 제시하는 게 목표

우리는 X-learner 를 제시한다. 한 treatment 그룹에 있는 unit 이 다른것보다 훨씬 많을때 좋음

Intro

T-learner: 두개의 estimator 학습. 한개는 treament 그룹만, 하나는 control 그룹만 학습. cate 는 개인에 대한 두 estimator 의 예측값 차이로 계산. (T 는 two)

S-learner: 그냥 데이터 다 넣고 학습. cate 는 단순히 treatment 변수를 0→1 로 바꿔서 얻어냄. (S 는 single)

Framework and Definitions

Meta-algorithms

X-learner

Intuition behind the meta-learners

Comparison of Convergence Rates

In this section, we provide conditions under which the X-learner can be proven to outperform the T-learner in terms of pointwise estimation rate