論文の概要: Wasserstein Random Forests and Applications in Heterogeneous Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04709v3
• Date: Mon, 15 Feb 2021 09:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 01:24:43.853753
• Title: Wasserstein Random Forests and Applications in Heterogeneous Treatment Effects
• Title（参考訳）: ワッサースタインランダム林と不均質処理効果への応用
• Authors: Qiming Du, G\'erard Biau, Fran\c{c}ois Petit and Rapha\"el Porcher
• Abstract要約: 我々は、ブレイマンの元々の分裂基準を、経験的測度の間のワッサーシュタイン距離の観点から再考する。 この改革は、ランダムフォレストが条件分布を推定するのに適していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43012765978447565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present new insights into causal inference in the context of Heterogeneous Treatment Effects by proposing natural variants of Random Forests to estimate the key conditional distributions. To achieve this, we recast Breiman's original splitting criterion in terms of Wasserstein distances between empirical measures. This reformulation indicates that Random Forests are well adapted to estimate conditional distributions and provides a natural extension of the algorithm to multivariate outputs. Following the philosophy of Breiman's construction, we propose some variants of the splitting rule that are well-suited to the conditional distribution estimation problem. Some preliminary theoretical connections are established along with various numerical experiments, which show how our approach may help to conduct more transparent causal inference in complex situations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,不均質処理効果の文脈における因果推論に関する新たな知見をランダム林の自然変種を用いて提案し,重要な条件分布を推定する。 これを達成するために、我々は経験的測度間のwasserstein距離の観点から、breimanのもともとの分割基準を再キャストした。 この再構成は、ランダムフォレストが条件分布の推定に適しており、多変量出力に対するアルゴリズムの自然な拡張を提供することを示している。 ブレイマンの構成の哲学に従い、条件分布推定問題によく適合する分割規則のいくつかの変種を提案する。 いくつかの予備的理論接続は様々な数値実験とともに確立されており、我々のアプローチが複雑な状況においてより透明な因果推論を行うのにどのように役立つかを示している。

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