論文の概要: Optimization-based Causal Estimation from Heterogenous Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11990v4
• Date: Fri, 18 Oct 2024 18:46:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:14:21.950262
• Title: Optimization-based Causal Estimation from Heterogenous Environments
• Title（参考訳）: 異種環境からの最適化に基づく因果推定
• Authors: Mingzhang Yin, Yixin Wang, David M. Blei,
• Abstract要約: CoCoは、純粋な予測と因果推論のギャップを埋める最適化アルゴリズムである。 本稿では,本手法の理論的基礎を説明し,シミュレーションおよび実データに対する有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.74340459207312
• License:
• Abstract: This paper presents a new optimization approach to causal estimation. Given data that contains covariates and an outcome, which covariates are causes of the outcome, and what is the strength of the causality? In classical machine learning (ML), the goal of optimization is to maximize predictive accuracy. However, some covariates might exhibit a non-causal association with the outcome. Such spurious associations provide predictive power for classical ML, but they prevent us from causally interpreting the result. This paper proposes CoCo, an optimization algorithm that bridges the gap between pure prediction and causal inference. CoCo leverages the recently-proposed idea of environments, datasets of covariates/response where the causal relationships remain invariant but where the distribution of the covariates changes from environment to environment. Given datasets from multiple environments-and ones that exhibit sufficient heterogeneity-CoCo maximizes an objective for which the only solution is the causal solution. We describe the theoretical foundations of this approach and demonstrate its effectiveness on simulated and real datasets. Compared to classical ML and existing methods, CoCo provides more accurate estimates of the causal model and more accurate predictions under interventions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,因果推定に対する新しい最適化手法を提案する。 共変量と結果を含むデータについて、共変量が結果の原因であり、因果関係の強さは何か。 古典機械学習(ML)では、最適化の目的は予測精度を最大化することである。 しかし、一部の共変種は結果と非因果関係を示すかもしれない。 このような急激な協会は、古典的なMLに予測力を提供しますが、結果の因果的解釈を妨げます。 本稿では,純粋予測と因果推論のギャップを埋める最適化アルゴリズムCoCoを提案する。 CoCoは、最近提案された環境の概念、因果関係が不変であるが、共変数の分布が環境から環境に変化するような共変数/応答のデータセットを活用している。 複数の環境と十分な不均一性を示すデータセットが与えられた場合、CoCoは唯一の解決策が因果解である目的を最大化する。 本稿では,本手法の理論的基礎を説明し,シミュレーションおよび実データに対する有効性を示す。 従来のMLや既存の手法と比較して、CoCoは因果モデルのより正確な推定と介入によるより正確な予測を提供する。

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