論文の概要: Selecting Treatment Effects Models for Domain Adaptation Using Causal Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06271v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 21:03:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:07:54.826404
• Title: Selecting Treatment Effects Models for Domain Adaptation Using Causal Knowledge
• Title（参考訳）: 因果知識を用いたドメイン適応のための治療効果モデルの選択
• Authors: Trent Kyono, Ioana Bica, Zhaozhi Qian, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 監視されていないドメイン適応設定下でITE法用に特別に設計された新しいモデル選択メトリックを提案する。 特に,介入効果の予測が対象領域の既知の因果構造を満たすモデルを選択することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.5462771088607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Selecting causal inference models for estimating individualized treatment effects (ITE) from observational data presents a unique challenge since the counterfactual outcomes are never observed. The problem is challenged further in the unsupervised domain adaptation (UDA) setting where we only have access to labeled samples in the source domain, but desire selecting a model that achieves good performance on a target domain for which only unlabeled samples are available. Existing techniques for UDA model selection are designed for the predictive setting. These methods examine discriminative density ratios between the input covariates in the source and target domain and do not factor in the model's predictions in the target domain. Because of this, two models with identical performance on the source domain would receive the same risk score by existing methods, but in reality, have significantly different performance in the test domain. We leverage the invariance of causal structures across domains to propose a novel model selection metric specifically designed for ITE methods under the UDA setting. In particular, we propose selecting models whose predictions of interventions' effects satisfy known causal structures in the target domain. Experimentally, our method selects ITE models that are more robust to covariate shifts on several healthcare datasets, including estimating the effect of ventilation in COVID-19 patients from different geographic locations.
• Abstract（参考訳）: 個別化処理効果 (ITE) を観測データから推定するための因果推論モデルの選択は, 反現実的な結果が観測されないため, 独特な課題である。 この問題はunsupervised domain adaptation(uda)設定においてさらに問題となり、ソースドメイン内のラベル付きサンプルのみにアクセスできるが、ラベルなしのサンプルのみが使用可能なターゲットドメインで優れたパフォーマンスを実現するモデルを選択する必要がある。 UDAモデル選択のための既存の技術は予測設定のために設計されています。 これらの手法は,入力共変量と対象領域との識別密度比を解析し,対象領域におけるモデルの予測に影響を及ぼさない。 このため、ソースドメインで同一のパフォーマンスを持つ2つのモデルは、既存のメソッドで同じリスクスコアを受け取るが、実際にはテストドメインではかなり異なるパフォーマンスを持つ。 UDA設定下でのITE法用に特別に設計された新しいモデル選択メトリックを提案するために、ドメイン間の因果構造の不変性を利用します。 特に,介入効果の予測が対象領域の既知の因果構造を満たすモデルを選択することを提案する。 実験では,いくつかの医療データセットにおけるコバリアントシフトにロバストなiteモデルを選択し,異なる地域からのcovid-19患者の換気効果を推定する。

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