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b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
在机器学习中检测和减轻数据中毒攻击：加权平均方法
对抗性攻击，特别是数据中毒，可以通过将故意设计的数据插入训练集中来影响机器学习模型的行为。本研究提出了一种识别对机器学习模型的数据中毒攻击的方法，即加权平均分析（VWA）算法。该算法评估了输入特征的加权平均值，以检测任何可能是中毒努力迹象的违规行为。该方法发现可以通过添加所有加权平均值并将其与预测值进行比较来指示操纵的偏差。此外，它可以区分二进制和多类分类实例，从而修改其分析。实验结果表明，VWA算法可以准确地检测和减轻数据中毒攻击，并提高机器学习系统针对对抗性威胁的鲁棒性和安全性。