論文の概要: Learning Continuous Treatment Policy and Bipartite Embeddings for
Matching with Heterogeneous Causal Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09703v1
- Date: Tue, 21 Apr 2020 01:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 05:46:14.507170
- Title: Learning Continuous Treatment Policy and Bipartite Embeddings for
Matching with Heterogeneous Causal Effects
- Title（参考訳）: 不均一因果関係を考慮した連続処理と二部埋め込みの学習
- Authors: Will Y. Zou, Smitha Shyam, Michael Mui, Mingshi Wang, Jan Pedersen,
Zoubin Ghahramani
- Abstract要約: 現在の方法では、単一の結果次元の処理効果に基づいて二項のイエスまたはノーの決定を行う。
本稿では, パラメトリザブルモデルとしての処理の有効性を定式化し, 様々な処理強度と複雑さにまで拡張することを提案する。
深層学習を利用して, 1次元の処理を非現実的に予測する代わりに, 所望の総体距離空間を最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.525061716196424
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Causal inference methods are widely applied in the fields of medicine,
policy, and economics. Central to these applications is the estimation of
treatment effects to make decisions. Current methods make binary yes-or-no
decisions based on the treatment effect of a single outcome dimension. These
methods are unable to capture continuous space treatment policies with a
measure of intensity. They also lack the capacity to consider the complexity of
treatment such as matching candidate treatments with the subject. We propose to
formulate the effectiveness of treatment as a parametrizable model, expanding
to a multitude of treatment intensities and complexities through the continuous
policy treatment function, and the likelihood of matching. Our proposal to
decompose treatment effect functions into effectiveness factors presents a
framework to model a rich space of actions using causal inference. We utilize
deep learning to optimize the desired holistic metric space instead of
predicting single-dimensional treatment counterfactual. This approach employs a
population-wide effectiveness measure and significantly improves the overall
effectiveness of the model. The performance of our algorithms is. demonstrated
with experiments. When using generic continuous space treatments and matching
architecture, we observe a 41% improvement upon prior art with
cost-effectiveness and 68% improvement upon a similar method in the average
treatment effect. The algorithms capture subtle variations in treatment space,
structures the efficient optimizations techniques, and opens up the arena for
many applications.
- Abstract（参考訳）: 因果推論法は医学、政策、経済学の分野で広く応用されている。
これらの応用の中心は、意思決定のための治療効果の推定である。
現在の方法は、単一の結果次元の処理効果に基づいて二項yesまたはnoを決定する。
これらの手法は、強度の尺度で連続的な空間処理ポリシーを捉えることができない。
また、候補治療と被験者とのマッチングなど、治療の複雑さを考える能力が欠如している。
パラメトリブルモデルとして治療の有効性を定式化し, 連続的政策処理関数による治療強度や複雑度の拡大, マッチングの可能性について検討した。
治療効果関数を有効因子に分解する提案手法は、因果推論を用いてリッチな行動空間をモデル化する枠組みを示す。
深層学習を利用して, 1次元の処理を非現実的に予測する代わりに, 所望の総体距離空間を最適化する。
このアプローチは、人口全体の有効性尺度を採用し、モデル全体の効果を大幅に改善する。
アルゴリズムの性能は実験で実証されている。
一般的な連続空間処理と整合性アーキテクチャを用いて, コスト効率, 平均処理効果の68%で, 先行技術の41%の改善を観察した。
アルゴリズムは処理空間の微妙な変化を捉え、効率的な最適化技術を構築し、多くのアプリケーションのためのアリーナを開く。
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