傾向分數
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在醫學、公共衛生或社會科學研究中，我們常常想回答這樣的問題：
「A 治療是否比 B 治療更有效？」
「接受政策補助的學生是否比未接受補助的學生有更好的表現？」
理想上，我們會用隨機分派（Randomization）的方式設計研究，把受試者隨機分到不同的處置組別，這樣就能保證兩組在基線特徵上平均
本文章想分享給你，我在閱讀有效合成數據的文章後，產生的理解與思考。
首先，本文章有三個有趣的實驗問題：
資料前處理(Data-Preprocession)對合成數據效度的影響。
是否需要對合成的機器學習模型調參(Tuning)。
效度測量是否能預測合成數據訓練的機器學習模型的準確度。
