double machine learning for causal inference

双重机器学习是指用机器学习方法来进行因果推断的研究。其主要思想是通过训练两个独立的模型来估计因果效应，从而避免因不完整的随机化而导致的误差。

在双重机器学习中，第一个模型用于预测自变量与因变量之间的关系，而第二个模型则用于评估预测得到的因果效应的可信度。通过对两个模型的结果进行综合分析，可以得出更加准确的因果推断结果。

双重机器学习在医学、社会科学、市场营销等领域都有广泛的应用，能够帮助研究人员更好地理解因果关系，并且做出更加明智的决策。