匹配策略

标准匹配 vs 详尽匹配

• 标准匹配（exhaustive_matching=False）：按方法和阈值选择控制样本，行为更接近经典最近邻。

• 详尽匹配（exhaustive_matching=True）：优先提高控制组利用率，在阈值内尽可能形成高质量配对。

关键参数

• threshold：可接受的最大得分差

• nmatches：每个处理样本匹配的控制样本数量

• replacement：控制样本是否可重复使用

• method："min"（最近）或 "random"（阈值内随机）

实践建议

• 先用 nmatches=1、replacement=False 和中等阈值起步。

• 若保留率太低，逐步放宽 threshold。

• 若匹配后仍不平衡，适当收紧阈值或更换模型。

• 类别极度不平衡时，可将 balance_strategy="under" 作为稳健性对照。