論文の概要: Learning Optimal Prescriptive Trees from Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13628v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 05:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 01:32:19.777585
• Title: Learning Optimal Prescriptive Trees from Observational Data
• Title（参考訳）: 観測データから最適規範木を学習する
• Authors: Nathanael Jo, Sina Aghaei, Andr\'es G\'omez, Phebe Vayanos
• Abstract要約: 観察データから最適規範木(二分木という形でパーソナライズされた待遇方針)を適度な深さで学習する問題を考察する。 混合整数最適化(MIO)技術を用いて最適規範木を学習する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.114609933528174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of learning an optimal prescriptive tree (i.e., a personalized treatment assignment policy in the form of a binary tree) of moderate depth, from observational data. This problem arises in numerous socially important domains such as public health and personalized medicine, where interpretable and data-driven interventions are sought based on data gathered in deployment, through passive collection of data, rather than from randomized trials. We propose a method for learning optimal prescriptive trees using mixed-integer optimization (MIO) technology. We show that under mild conditions our method is asymptotically exact in the sense that it converges to an optimal out-of-sample treatment assignment policy as the number of historical data samples tends to infinity. This sets us apart from existing literature on the topic which either requires data to be randomized or imposes stringent assumptions on the trees. Based on extensive computational experiments on both synthetic and real data, we demonstrate that our asymptotic guarantees translate to significant out-of-sample performance improvements even in finite samples.
• Abstract（参考訳）: 観察データから適度な深さの最適述語木(即ち、二分木の形にパーソナライズされた処理割当方針)を学習する問題を考える。 この問題は、公衆衛生やパーソナライズされた医療など、多くの社会的に重要な領域で発生し、ランダムな試行ではなく、パッシブなデータの収集を通じて、デプロイメントで収集されたデータに基づいて、解釈可能でデータ駆動の介入を求める。 混合整数最適化(MIO)技術を用いて最適規範木を学習する手法を提案する。 本手法は温和な条件下では, 過去のデータサンプルの数が無限大になる傾向にあるため, 最適外処理割り当てポリシーに収束するという意味で, 漸近的に正確であることを示す。 これは、データをランダムにするか、木に厳密な仮定を課す必要があるトピックに関する既存の文献とは別物になります。 合成データと実データの両方について広範な計算実験を行った結果,本手法の漸近的保証が有限サンプルにおいても有意な性能改善をもたらすことを実証した。

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