論文の概要: Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of
Potential Outcomes and Causal Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07426v4
- Date: Mon, 31 Jul 2023 08:36:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 18:45:31.077769
- Title: Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of
Potential Outcomes and Causal Effects
- Title（参考訳）: ポテンシャル出力と因果効果の推定のための一般化境界と表現学習
- Authors: Fredrik D. Johansson, Uri Shalit, Nathan Kallus, David Sontag
- Abstract要約: 代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。
我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。
これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.03579766573421
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Practitioners in diverse fields such as healthcare, economics and education
are eager to apply machine learning to improve decision making. The cost and
impracticality of performing experiments and a recent monumental increase in
electronic record keeping has brought attention to the problem of evaluating
decisions based on non-experimental observational data. This is the setting of
this work. In particular, we study estimation of individual-level causal
effects, such as a single patient's response to alternative medication, from
recorded contexts, decisions and outcomes. We give generalization bounds on the
error in estimated effects based on distance measures between groups receiving
different treatments, allowing for sample re-weighting. We provide conditions
under which our bound is tight and show how it relates to results for
unsupervised domain adaptation. Led by our theoretical results, we devise
representation learning algorithms that minimize our bound, by regularizing the
representation's induced treatment group distance, and encourage sharing of
information between treatment groups. We extend these algorithms to
simultaneously learn a weighted representation to further reduce treatment
group distances. Finally, an experimental evaluation on real and synthetic data
shows the value of our proposed representation architecture and regularization
scheme.
- Abstract（参考訳）: 医療、経済、教育といったさまざまな分野の実践者は、意思決定を改善するために機械学習を適用したいと考えている。
実験のコストと非実用性,そして近年の電子記録保持量の増加は,非実験的観測データに基づく意思決定の問題に注意を向けている。
これがこの作品の舞台である。
特に,患者ひとりの代替薬に対する反応などの個人レベルの因果効果を,記録された文脈,意思決定,結果から推定する。
異なる治療を受けるグループ間の距離尺度に基づく推定効果の誤差の一般化を行い,サンプルの再重み付けを可能にした。
境界が密接な条件を提供し、教師なしドメイン適応の結果とどのように関係しているかを示す。
理論的結果から,表現の誘導された治療群距離を正規化し,治療群間の情報の共有を促進することによって,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。
これらのアルゴリズムを拡張して重み付け表現を同時に学習し,治療群距離をさらに削減する。
最後に,実データおよび合成データの実験的評価により,提案する表現アーキテクチャと正規化スキームの価値を示す。
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