正则化残差
因果推断的dml方法
因果推断的DML（Double Machine Learning）方法是一种基于机器学习的方法，用于估计因果效应。该方法主要解决两个问题：一是通过正则化挑选重要控制变量，二是对比传统的线性回归模型，用非参数推断解决非线性问题。
DML的一般流程如下：
1. 选ml去fit Y，只用X不用D，取残差。U^=Y-l1(X)
2. 选ml去fit D，只用X，取残差。V^=X-l2(X)
3. 用V^去fit U^，系数为纯因果。
适用的ml模型有：
1. 树相关：决策树、随机森林、boosting。
2. 带正则：lasso。
以上内容仅供参考，可以阅读相关论文以了解DML的详细流程和实现步骤，也可以请教专业人士。

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