論文の概要: Identifying Causal-Effect Inference Failure with Uncertainty-Aware Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00163v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 20:52:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:01:20.067076
• Title: Identifying Causal-Effect Inference Failure with Uncertainty-Aware Models
• Title（参考訳）: 不確かさ認識モデルによる因果推論失敗の同定
• Authors: Andrew Jesson, S\"oren Mindermann, Uri Shalit and Yarin Gal
• Abstract要約: 本稿では,不確実性推定を最先端のニューラルネットワーク手法のクラスに統合する実践的アプローチを提案する。 提案手法は,高次元データに共通する「非オーバーラップ」の状況に優雅に対処できることを示す。 正確なモデリングの不確実性は、過度に自信を持ち、潜在的に有害なレコメンデーションを与えるのを防ぐことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.53326337725239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommending the best course of action for an individual is a major application of individual-level causal effect estimation. This application is often needed in safety-critical domains such as healthcare, where estimating and communicating uncertainty to decision-makers is crucial. We introduce a practical approach for integrating uncertainty estimation into a class of state-of-the-art neural network methods used for individual-level causal estimates. We show that our methods enable us to deal gracefully with situations of "no-overlap", common in high-dimensional data, where standard applications of causal effect approaches fail. Further, our methods allow us to handle covariate shift, where test distribution differs to train distribution, common when systems are deployed in practice. We show that when such a covariate shift occurs, correctly modeling uncertainty can keep us from giving overconfident and potentially harmful recommendations. We demonstrate our methodology with a range of state-of-the-art models. Under both covariate shift and lack of overlap, our uncertainty-equipped methods can alert decisions makers when predictions are not to be trusted while outperforming their uncertainty-oblivious counterparts.
• Abstract（参考訳）: 個人に対する最善の行動経路を推奨することは、個人レベルの因果効果推定の主要な応用である。 このアプリケーションは、意思決定者に対する不確実性の推定と伝達が不可欠である、ヘルスケアのような安全クリティカルな領域でしばしば必要となる。 個人レベルの因果推定に使用される最先端のニューラルネットワーク手法に不確実性推定を統合するための実践的アプローチを提案する。 因果効果の標準的な適用が失敗する高次元データに共通する「ノーオーバーラップ」の状況に対して,我々の手法が優雅に対処できることを示す。 さらに,本手法では,テスト分布が異なる共変量シフトを,実運用時に共通する列車分布に対処することができる。 このような共変量シフトが発生すると、不確かさを正しくモデル化することで、自信過剰で潜在的に有害な推奨を行うことを防げることが示された。 我々は、最先端のモデルで方法論を実証する。 共変量シフトと重複の欠如の両方の下で、我々の不確実性を備えた手法は、予測が信頼されないときに意思決定者に警告する。

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