econml

概要

EconMLは、機械学習を使用した因果推論と不均一な処置効果推定のためのMicrosoftライブラリです。Double ML、Causal Forest、DML、IV法、および直交統計学習を実装しています。個人差に応じて処置効果が変動する観測データ向けに設計されています。

インストール

uv pip install econml

Double ML (線形)

from econml.dml import LinearDML
import numpy as np

X = np.random.randn(500, 5)  # features
T = np.random.randn(500)     # treatment
Y = T * (0.5 + X[:, 0]) + np.random.randn(500)  # outcome

est = LinearDML(model_y="auto", model_t="auto", discrete_treatment=False)
est.fit(Y, T, X=X)
print(f"ATE: {est.ate():.3f} ± {est.ate_inference().stderr:.3f}")

Causal Forest

from econml.grf import CausalForest

cf = CausalForest(n_estimators=100, min_samples_leaf=10)
cf.fit(X, T, Y)
treatment_effects = cf.effect(X)
print(f"Heterogeneous effects range: {treatment_effects.min():.3f} to {treatment_effects.max():.3f}")

参考資料

• EconMLドキュメント
• EconML GitHub