Practical Guide to Honest Causal Forests for Identifying Heterogeneous Treatment Effects. | Am J Epidemiol;192(7): 1155-1165, 2023 07 07. | MEDLINE

Contenido principal 1 Búsqueda 2 Pie de página 3

+A A -A Alto contraste

Portal de Búsqueda de la BVS

Información y Conocimiento para la Salud

Localizar descriptor de asunto Búsqueda Avanzada

Practical Guide to Honest Causal Forests for Identifying Heterogeneous Treatment Effects.

Jawadekar, Neal; Kezios, Katrina; Odden, Michelle C; Stingone, Jeanette A; Calonico, Sebastian; Rudolph, Kara; Zeki Al Hazzouri, Adina.

Am J Epidemiol ; 192(7): 1155-1165, 2023 07 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36843042

Asunto(s)

Bosques; Aprendizaje Automático; Humanos; Simulación por Computador; Causalidad

Palabras clave

data science; effect modifiers; epidemiologic methods; honest causal forests; machine learning; precision medicine

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Bosques / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Am J Epidemiol Año: 2023 Tipo del documento: Article

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Bosques / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Am J Epidemiol Año: 2023 Tipo del documento: Article