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🦾面向经济学家的双重机器学习（DML）：实用指南、最佳实践和常见陷阱
在数据驱动的时代，如何精准进行因果推断，突破传统模型的限制？双重/去偏机器学习（DML）框架为经济学研究带来了革命性工具！下面这篇文章不仅详解 DML 的核心原理和操作指南，还结合实践分享了模型选择和部署中的最佳实践与常见陷阱，例如指标选择不当、数据泄漏和过拟合超参数等问题。如果你希望在高维复杂数据中精准挖掘因果关系，同时规避常见错误，这篇文章将为你提供全面的理论与实操指南，助你在经济学与机器学习的结合中迈出坚实一步！
〽️经管实证——机制分析到底该怎么做？
对经管领域文献的top5大刊方法进行总结，得到以下实证分析中机制检验的方法合集，建议收藏！
🧮经管实证——机制分析（调节篇）怎么做？
总结TOP期刊中常用的机制检验方法，关于交互项的处理方法累计五种方法，具体参考相关文献。