論文の概要: Evidence-Based Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07066v1
• Date: Fri, 12 Mar 2021 03:36:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-15 13:29:20.433842
• Title: Evidence-Based Policy Learning
• Title（参考訳）: 証拠に基づく政策学習
• Authors: Jann Spiess and Vasilis Syrgkanis
• Abstract要約: 我々は、治療・割り当て政策の効果を考慮に入れた重要な検査を明示的に行う。 統計的に有意な正の処理効果を有する個人のサブセットを見つける確率を最適化する課題を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.001363890681333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The past years have seen seen the development and deployment of machine-learning algorithms to estimate personalized treatment-assignment policies from randomized controlled trials. Yet such algorithms for the assignment of treatment typically optimize expected outcomes without taking into account that treatment assignments are frequently subject to hypothesis testing. In this article, we explicitly take significance testing of the effect of treatment-assignment policies into account, and consider assignments that optimize the probability of finding a subset of individuals with a statistically significant positive treatment effect. We provide an efficient implementation using decision trees, and demonstrate its gain over selecting subsets based on positive (estimated) treatment effects. Compared to standard tree-based regression and classification tools, this approach tends to yield substantially higher power in detecting subgroups with positive treatment effects.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、ランダム化比較試験からパーソナライズされた治療割り当てポリシーを推定する機械学習アルゴリズムの開発と展開が見られた。 しかし、そのような治療の割り当てのアルゴリズムは、通常、治療の割り当てがしばしば仮説テストの対象となることを考慮せずに、期待される結果を最適化する。 本稿では, 治療適応政策の効果を考慮に入れ, 統計的に有意な治療効果を有する個人のサブセットを見つける確率を最適化する課題について検討する。 本稿では, 決定木を用いた効率的な実装を提案し, 正(推定)処理効果に基づくサブセットの選択よりも有利であることを示す。 標準的な木ベースの回帰および分類ツールと比較して、このアプローチは肯定的な治療効果を有する部分群の検出において実質的に高いパワーをもたらす傾向にある。

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