← Causal Inference

Papers with Code · CC BY-SA 4.0

IHDP

아카이브 평가 13건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
SIP + BCAUSS	Average Treatment Effect Error 0.13	Preventing Spurious Interactions: A New Inductive Bias for Accurate Treatment Effect Estimation 2025-05-28	코드 1
BCAUSS	Average Treatment Effect Error 0.15	Learning end-to-end patient representations through self-supervised covariate balancing for causal treatment effect estimation 2023-03-20	코드 1
Dragonnet	Average Treatment Effect Error 0.20	Adapting Neural Networks for the Estimation of Treatment Effects 2019-06-05	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
MTDL-KNN	Average Treatment Effect Error 0.23	Deep representation learning for individualized treatment effect estimation using electronic health records 2019-12-01	코드 1
Counterfactual Regression + WASS	Average Treatment Effect Error 0.27	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
TARNet	Average Treatment Effect Error 0.28	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
BCAUS DR	Average Treatment Effect Error 0.29	Minimizing bias in massive multi-arm observational studies with BCAUS: balancing covariates automatically using supervision 2021-09-20	연결 없음
Causal Forest	Average Treatment Effect Error 0.4	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Balancing Neural Network	Average Treatment Effect Error 0.42	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
CEVAE	Average Treatment Effect Error 0.46	Causal Effect Inference with Deep Latent-Variable Models 2017-05-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
k-NN	Average Treatment Effect Error 0.79	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Balancing Linear Regression	Average Treatment Effect Error 0.93	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Random Forest	Average Treatment Effect Error 0.96	Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms 2016-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4