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样本选择偏差下回归可识别性的紧致刻画
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.LG 刊出一项研究，给出样本选择偏差下回归何时可识别的完整刻画，明确了选择过程函数形式所需的最小假设。其推论显示，存在选择过滤器本身无法识别、但回归函数仍可识别的场景，超越了“先估计选择过滤器再校正回归”的既有范式。在加强条件下，作者还给出显式收敛率的有限样本估计保证与 oracle 高效算法，并探讨了入场成本拍卖、劳动力市场等复杂选择机制的应用。
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最新进展10月2日 12:00
新研究给出样本选择偏差下回归可识别性的完整刻画，并附有限样本保证与算法。报道时间线
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10月2日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）样本选择偏差下回归可识别性的紧致刻画
研究给出样本选择偏差下回归何时可识别的完整刻画，明确了选择过程函数形式所需的最小假设。其推论显示，存在选择过滤器本身无法识别、但回归函数仍可识别的场景，超越了"先估计选择过滤器再校正回归"的既有范式。在加强条件下，作者还给出显式收敛率的有限样本估计保证与 oracle 高效算法，并探讨了入场成本拍卖、劳动力市场等复杂选择机制的应用。
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