用于因果效应估计的 Balance-Guided Forest

研究人员提出用于因果效应估计的平衡引导森林（BGF），利用当前平衡权重指导树构建，将表示学习与协变量平衡紧密结合。该方法采用结合残差不平衡与结果对比的新分裂评分，优先在仍存在不平衡的结果相关区域分裂，并建立了关联加权误差与因果偏差的理论界限。模拟实验与真实数据表明，BGF 改善了因果估计性能。