预测误差能否直接反映因果估计的质量？
不能。模拟发现预测误差与因果偏差在不同方法和设定下并不一致，预测误差不宜作为因果估计质量的直接度量。
When Prediction Error Is Not Enough: Evaluating Nuisance-Function Prediction for Causal Estimation
（翻译）当预测误差不够时：评估因果估计中干扰函数的预测
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.00071: When Prediction Error Is Not Enough: Evaluating Nuisance-Function Prediction for Causal Estimation
AI 摘要
一篇arXiv论文通过蒙特卡洛模拟，在部分线性模型下比较了OLS、GAM、XGBoost和DML-XGBoost等方法的干扰函数预测误差与因果估计表现，发现预测误差不能直接衡量因果估计偏差，联合误差指标亦无独立价值，提示需谨慎使用预测误差评估因果估计质量。
AI 问答
在非基准方法中，哪个方法的点估计RMSE最低？
XGBoost在模拟中取得了最低的RMSE。
哪种方法的置信区间覆盖率通常更好？
DML-XGBoost通常提供更好的置信区间覆盖率。
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