論文の概要: MultiMBNN: Matched and Balanced Causal Inference with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13446v4
• Date: Sat, 14 Aug 2021 08:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 23:52:18.491696
• Title: MultiMBNN: Matched and Balanced Causal Inference with Neural Networks
• Title（参考訳）: multimbnn:ニューラルネットワークによる因果推論のマッチングとバランス
• Authors: Ankit Sharma, Garima Gupta, Ranjitha Prasad, Arnab Chatterjee, Lovekesh Vig, Gautam Shroff
• Abstract要約: ニューラルネットワークに基づくMultiMBNNを提案し、一般化された確率スコアに基づくマッチングと、バランスの取れた表現を学習することにより、コンバウンディングを克服する。 PEHEを用いて、合成および実世界のデータセットのパフォーマンスをベンチマークし、測定値としてATEよりも絶対的なパーセンテージエラーを平均する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.588253984635987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal inference (CI) in observational studies has received a lot of attention in healthcare, education, ad attribution, policy evaluation, etc. Confounding is a typical hazard, where the context affects both, the treatment assignment and response. In a multiple treatment scenario, we propose the neural network based MultiMBNN, where we overcome confounding by employing generalized propensity score based matching, and learning balanced representations. We benchmark the performance on synthetic and real-world datasets using PEHE, and mean absolute percentage error over ATE as metrics. MultiMBNN outperforms the state-of-the-art algorithms for CI such as TARNet and Perfect Match (PM).
• Abstract（参考訳）: 観察研究における因果推論(CI)は、医療、教育、アドトリビューション、政策評価などにおいて多くの注目を集めている。 コンバウンディングは、コンテキストが治療の割り当てと応答の両方に影響を与える典型的な危険である。 複数の処理シナリオにおいて,ニューラルネットワークを用いたmultimbnnを提案し,一般化されたプロペンサリティスコアに基づくマッチングと学習バランスの取れた表現を用いることで,コンファウンディングを克服する。 PEHEを用いて、合成および実世界のデータセットのパフォーマンスをベンチマークし、ATEを指標として絶対誤差を平均する。 MultiMBNNは、TARNetやPerfect Match (PM)のようなCIの最先端アルゴリズムよりも優れている。

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