《Machine Learning: An Applied Econometric Approach》的文章摘要，并对文章提出的动机，相关的工作，方法，具体实现和实验结果等进行介绍。需要说明论文的名称，刊出的期刊名称，发表时间等信息

《Machine Learning: An Applied Econometric Approach》是由Sendhil Mullainathan和Jann Spiess撰写的一篇关于机器学习在计量经济学中应用的文章。这篇文章发表在《Journal of Economic Perspectives》上，具体发表时间为2017年春季，卷第31期，第2号，页面范围是87-106页81115。

文章摘要

文章的摘要指出，机器学习在经济学中的应用不仅仅是提供了新的工具，更重要的是它解决了一个不同的问题。具体来说，机器学习主要围绕预测问题，而许多经济应用则围绕参数估计问题。文章提出了一种思考机器学习的方式，使其在计量经济学工具箱中占有一席之地2910。

动机

文章的动机在于展示机器学习技术如何能够应用于经验计量经济学问题，并增强和扩展计量经济学的理论及实践工具箱。文章采取了多学科的方法，结合了机器学习和计量经济学的发展13。

相关工作

文章提到了Belloni, Chernozhukov, and Hanson (2014)的工作，他们提供了一个关于如何在高维数据中使用LASSO（最小绝对值收缩和选择算子）及其变体进行推断的计量经济学全面介绍。Athey (2015)则提供了一个关于机器学习如何与因果推断相关的简要概述716。

方法

文章中讨论了机器学习的核心结构，这是许多监督学习算法所共有的，即带有经验选择调整参数的正则化。但是，对于特定的预测方法，如改进正则化的策略，还有许多改进的余地12。

具体实现

文章通过一个具体的例子来说明机器学习的预测功能，这个例子涉及到一个决策树，它在每个节点上分裂成两个分支。在树的每个节点上，一个单一变量的值（比如，浴室的数量）决定了接下来考虑的是左子节点（少于两个浴室）还是右子节点（两个或更多浴室）3。

实验结果

文章的实验部分并没有在提供的参考资料中详细说明，但可以推测，作者可能通过一系列的案例研究和数据分析来展示机器学习在经济预测中的应用和效果。

结论

文章的结论强调了机器学习在经济学中的应用潜力，它不仅提供了新的工具，还解决了不同的问题。文章还指出，要有效地应用机器学习，需要找到相关的任务并理解它们的工作原理19。

这篇文章为经济学研究者提供了一个关于如何将机器学习技术应用于经济数据分析的新视角，并鼓励进一步的探索和应用514。