論文の概要: NCoRE: Neural Counterfactual Representation Learning for Combinations of Treatments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11175v1
• Date: Sat, 20 Mar 2021 13:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:47:23.789732
• Title: NCoRE: Neural Counterfactual Representation Learning for Combinations of Treatments
• Title（参考訳）: NCoRE: 治療の組み合わせのためのニューラルカウンターファクト表現学習
• Authors: Sonali Parbhoo, Stefan Bauer, Patrick Schwab
• Abstract要約: 本論文では, コンビネーション処理における反事実表現を学習する新しい手法であるニューラル反事実関係推定法(NCoRE)を提案する。 NCoREは、学習された治療相互作用変調器を含む新しい分岐状態神経表現に基づいており、複数の治療の組み合わせの基礎となる潜在的な因果生成過程を推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.991483018857803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating an individual's potential response to interventions from observational data is of high practical relevance for many domains, such as healthcare, public policy or economics. In this setting, it is often the case that combinations of interventions may be applied simultaneously, for example, multiple prescriptions in healthcare or different fiscal and monetary measures in economics. However, existing methods for counterfactual inference are limited to settings in which actions are not used simultaneously. Here, we present Neural Counterfactual Relation Estimation (NCoRE), a new method for learning counterfactual representations in the combination treatment setting that explicitly models cross-treatment interactions. NCoRE is based on a novel branched conditional neural representation that includes learnt treatment interaction modulators to infer the potential causal generative process underlying the combination of multiple treatments. Our experiments show that NCoRE significantly outperforms existing state-of-the-art methods for counterfactual treatment effect estimation that do not account for the effects of combining multiple treatments across several synthetic, semi-synthetic and real-world benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 観察データから介入に対する個人の潜在的反応を推定することは、医療、公共政策、経済といった多くの領域において、高い実用的妥当性を持つ。 この設定では、医療における複数の処方薬や経済における異なる財政・金融措置など、介入の組み合わせが同時に適用される場合が多い。 しかし、既存の反ファクト推論の方法は、アクションを同時に使用しない設定に限られている。 本稿では, 相互処理相互作用を明示的にモデル化した組み合わせ処理環境において, 対実表現を学習するための新しい手法であるニューラル対実関係推定(NCoRE)を提案する。 NCoREは、複数の治療の組み合わせの根底にある潜在的な因果生成過程を推測するために学習された治療相互作用変調子を含む、分岐した条件付き神経表現に基づいている。 実験の結果,NCoREは, 合成, 半合成, 実世界の複数のベンチマークにおいて, 複数の処理の組み合わせによる効果を考慮せず, 既存の処理効果評価法よりも優れていた。

関連論文リスト

• Higher-Order Causal Message Passing for Experimentation with Complex Interference [6.092214762701847]
  本研究では、因果的メッセージパッシングに基づく新しい推定器のクラスを導入し、広範で未知な干渉のある設定に特化して設計する。 我々の推定器は、サンプルの平均値と時間とともに単位結果と処理のばらつきから情報を抽出し、観測データの効率的な利用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T18:00:51Z)
• Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net with Shared Neurons [1.1119247609126184]
  反応曲線の非パラメトリックモデリングは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)-ネットに依存している。 本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T21:13:01Z)
• Adversarially Balanced Representation for Continuous Treatment Effect Estimation [6.469020202994118]
  本稿では,この処理が連続変数である,より実践的で困難なシナリオについて考察する。 本稿では,KL分散の表現の不均衡を対角的に最小化する対向反事実回帰ネットワーク(ACFR)を提案する。 半合成データセットに対する実験的な評価は、ACFRの最先端手法に対する経験的優位性を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T00:46:16Z)
• TCFimt: Temporal Counterfactual Forecasting from Individual Multiple Treatment Perspective [50.675845725806724]
  個別多面的治療の観点からの時間的対実予測の包括的枠組み(TCFimt)を提案する。 TCFimtは、選択と時間変化バイアスを軽減するためにSeq2seqフレームワークの逆タスクを構築し、比較学習ベースのブロックを設計し、混合処理効果を分離した主治療効果と因果相互作用に分解する。 提案手法は, 特定の治療法による今後の結果予測と, 最先端手法よりも最適な治療タイプとタイミングを選択する上で, 良好な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:01:05Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• Generalization bounds and algorithms for estimating conditional average treatment effect of dosage [13.867315751451494]
  本研究では,治療薬対の条件付き平均因果効果を観測データと仮定の組み合わせで推定する作業について検討した。 これは疫学や経済学など、意思決定のために治療薬対を必要とする分野における長年にわたる課題である。 この問題に対するいくつかのベンチマークデータセットに対して、実証的に新しい最先端のパフォーマンス結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T15:26:59Z)
• MINIMALIST: Mutual INformatIon Maximization for Amortized Likelihood Inference from Sampled Trajectories [61.3299263929289]
  シミュレーションベースの推論は、その可能性が実際に計算できない場合でもモデルのパラメータを学習することができる。 あるクラスのメソッドは、異なるパラメータでシミュレートされたデータを使用して、確率とエビデンス比の償却推定器を推定する。 モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報の観点から,本手法が定式化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T12:59:16Z)
• Stochastic Intervention for Causal Inference via Reinforcement Learning [7.015556609676951]
  因果推論の中心は介入戦略の処理効果推定である。 既存の方法はほとんどが決定論的治療に限られており、異なる治療下での結果を比較する。 介入に対する治療効果を推定するための新しい効果的な枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T00:11:22Z)
• Estimating the Effects of Continuous-valued Interventions using Generative Adversarial Networks [103.14809802212535]
  我々は,連続的評価介入の効果を推定する問題に対処するため,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを構築した。 我々のモデルであるSCIGANは柔軟であり、いくつかの異なる継続的な介入に対する対実的な結果の同時推定が可能である。 継続的な介入に移行することによって生じる課題に対処するために、差別者のための新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T18:46:21Z)
• Estimating Counterfactual Treatment Outcomes over Time Through Adversarially Balanced Representations [114.16762407465427]
  時間とともに治療効果を推定するためにCRN(Counterfactual Recurrent Network)を導入する。 CRNは、患者履歴のバランスの取れた表現を構築するために、ドメイン敵のトレーニングを使用する。 本モデルでは, 正解率の予測と適切な治療時期の選択において, 誤差の低減を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T20:47:36Z)
• Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects [61.03579766573421]
  代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。 我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。 これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。