CATE推定のためのCausal Treeの仕組み
この記事について
電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。この記事では統計的因果推論で出てくるConditional Average Treatment Effect （条件付き平均処置効果、以下CATEと略記します）を算出する手法の一種であるCausal Tree（因果木）の仕組みを論文[1]に沿って解説します。前提知識として、機械学習手法の決定木の概要と因果推論の基本的なフレームについて理解している必要があります。
CATEについて最初に今回の手法で推定
