Interpretable machine learning for heterogeneous treatment effect estimators with Double ML: a case of access to credit for SMEs

vastutusandmed
Kyrylo Medianovskyi, Aidas Malakauskas, Ausrine Lakstutiene, Sadok Ben Yahia
kirjastus/väljaandja
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 225
ilmumisaasta
leheküljed
p. 2163-2172 : ill
konverentsi nimetus, aeg
27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems, KES 2023, 6-8 September 2023
konverentsi toimumispaik
Athens, Greece
võtmesõna
CATE
double ML
interpretable machine learning
Partial dependence plot
ISSN
1877-0509
märkused
Bibliogr.: 38 ref
The special issue 27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems, KES 2023, Athens, 6 September 2023 - 8 September 2023
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
kategooria (üld)
kvartiil
Q2
TTÜ struktuuriüksus
keel
inglise
Medianovskyi, K., Malakauskas, A., Lakstutiene, A., Ben Yahia, S. Interpretable machine learning for heterogeneous treatment effect estimators with Double ML: a case of access to credit for SMEs // Procedia computer science (2023) vol. 225, p. 2163-2172 : ill. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.207