【机器学习-因果推断】grf 广义随机森林包函数列表（R）vs EconML（Python）

说明：

• 广义因果森林：因果森林进行推广，可以进行一系列估计量的估计；支持数据缺失；支持诚实估计（倾向估计，用一半数据进行分枝决策）
• 回归森林 Regression Forest vs 线性模型森林 Linear Model Forest:

- 回归森林: 用于条件均值估计 mu(x) = E[Y | X = x]

- 线性模型森林：训练一个线性的森林模型，用于条件线性模型估计

## 回归森林
regression_forest(
... )
## 线性模型森林
lm_forest(