python连续性因果效应估计

连续性因果效应估计是指在因果推断中，对于连续的处理变量和连续的结果变量进行因果关系的估计。在Python中，有不少工具和库可以用来进行连续性因果效应估计。

其中一个常用的工具是因果森林（Causal Forest），它由多棵因果树构成。与决策树不同，因果森林的分裂准则进行了修改，以实现“Honest estimation”（使用互不重合的数据进行拆分和估计）。因果森林可以用于估计因果效应，特别适用于连续的处理变量和连续的结果变量。

另一个工具是正交随机森林（Orthogonal Random Forest），它是在广义随机森林的基础上进行改进的。正交随机森林在线性效应和二元处理的假设下具有等价性，同时也可以推广到多元和连续处理。

需要注意的是，连续性因果效应估计涉及复杂的统计方法和算法，使用这些工具进行估计需要深入了解相关理论和技术。在Python中，可以使用因果森林和正交随机森林等工具来进行连续性因果效应估计的实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [因果森林总结：基于树模型的异质因果效应估计](https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/126684500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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